考虑从众阈值和主体特征的人群疏散元胞自动机模型

为研究从众行为对人群疏散效率的影响,建立考虑从众阈值和主体特征的人群疏散元胞自动机模型,通过引入从众阈值反映人群中不同个体的从众选择程度,耦合每个主体不同特征属性、不同人员认知能力导致的疏散从众选择差异,利用元胞自动机模拟人群运动状态及动态演化过程,探究从众行为对人群疏散过程的作用规律.结果表明:人群疏散中选择从众行为...     

建筑火灾中智能疏散诱导系统对人群疏散影响的仿真

采用改进的元胞自动机模型,引入视觉效应和听觉效应系数,模拟不同人员在混合行为模式下的疏散过程,通过改变诱导信号对人群疏散的作用范围,研究智能疏散诱导系统的视觉诱导、听觉诱导及双重诱导对人员疏散过程的影响,给出一种基于多参数的智能动态标识算法.结果表明:该系统通过对声、光指示器等诱导标识的实时控制,给出人群疏散的动态标识路径,指示疏散人员选择合理的疏散行为模式,从而提高疏散效率;在不同行为模式下,借助声、光双重诱导机制,选择正确的疏散诱导标识的数量、位置和方向,扩大疏散诱导标识的影响范围,可以有效缩短疏散时间;根据基于多参数的智能动态标识算法,控制动态疏散线路标识的工作状态,给出疏散人群的动态标识路径,能够提高人群的疏散效率.     

考虑绕行效应的人员疏散元胞自动机模型研究

在传统的元胞自动机疏散模型中,行人只考虑临近的4个网格状态以做出运动决策,而在实际疏散过程中,每个人会从更大的感知范围内收集信息,并会主动避开障碍物,从而选择更合理的路径。针对此问题,建立考虑绕行行为的元胞自动机模型（DCA模型）,模型引入行人感知范围参数,用于反映行人对障碍物的反应程度或绕行倾向;通过建立单门疏散场景,研究绕行效应对疏散的影响。研究结果表明:考虑绕行效应时,行人能够更好地绕过障碍物,在出口前形成典型的拱形聚集形态;感知范围越大,拱形聚集形态形成的越快;通过将DCA模型与经典的无后退的有偏随机行走模型和场域模型分别进行比较,DCA模型可以减少不必要和不合理的后退运动行为,这与实际更为一致。     

磁悬浮车辆中人员紧急疏散的仿真研究

为了对研制的八达岭低速磁浮试验列车人员疏散安全性进行评估,考虑从磁浮车辆的空间布局和人员紧急疏散的特点,在现有的元胞自动机模型和行人流模型基础上,通过人员动态调整自身速度、动态修正人员行为等技术,建立了一种基于车辆环境约束以及人员行为特性的元胞自动机模型。该模型具有人员速度可变、能以自组织现象修正人员行为的特点,经过比较验证,模型的仿真过程更加接近真实情况,仿真结果与一般经验公式得到结果相吻合。以我国正在研制的八达岭低速磁浮试验列车为仿真对象,对车辆布局对其人员的安全疏散的影响进行了计算机仿真和分析,找出了影响人员疏散效率和时间的关键因素,为设计改进提供了依据。     

基于元胞自动机恐慌状态下人群疏散模型研究

为了研究恐慌情绪对疏散中人群行为的影响，结合决策理论和情绪感染相关理论，同时考虑恐慌情绪对行人决策的影响和恐慌情绪本身的动力学特性，如情绪感染和衰减等，采用元胞自动机方法，建立基于场域模型的恐慌状态下行人决策修正模型，采用该模型研究恐慌情绪对人群疏散行为的作用规律。研究发现:当处于优势疏散位置的行人，由于恐慌做出非理性决策，不仅降低了自身的疏散效率，而且会占据其他行人的最优疏散路径，因此导致整体疏散效率的下降；随着恐慌情绪阈值增加，同一时刻的恐慌人数减小，疏散时间减小，且存在某一临界值，使疏散时间最短；情绪自衰减速率是影响恐慌情绪的关键因素，且存在决定恐慌情绪的蔓延或者衰减的临界值；行人的恐慌程度随着行人密度的增加而增加，因为人群规模较大时，恐慌情绪的感染次数增加，并在人群中得到反复加强，从而使人均恐慌值增加。     

大型公园密集人群应急疏散的模拟和对策研究

利用基于元胞自动机的计算机模拟技术对某大型公园人员疏散进行了案例研究.通过调研分析了该公园的客流量及游客游览特征,结合人员疏散软件对公园进行建模,构成了疏散的拓扑结构,利用此模型对人员紧急情况下的疏散过程进行了模拟,得到了疏散速率随时间变化规律.综合考虑公园出口的游客使用情况、人员流量及游客游览特征等的影响因素,模拟了疏散出口的熟悉度、人员容量和分区疏散3种情况下的人员疏散过程,获得了不同条件下的人员疏散状态,找到了人员疏散影响因素.     

公共场所人员应急疏散引导研究

在公共场所应急疏散的过程中,应急疏散人员往往需要更多地依靠自身经验,而非传统的完全理性决策。为解决这一问题,提出一种具有引导者的多主体系统人员应急疏散交互模型,对模型中的Agent进行分类,建立单独Agent、结伴Agent和引导者Agent三类群体Agent,对疏散人员在引导者的指挥和控制作用下进行模拟。仿真结果表明在应急管理中设置引导者,可以在疏散初始阶段引领疏散人员快速明确疏散目标,减少迂回现象;疏散过程中合理疏导人群利用疏散出口,避免某一出口过度拥堵;引导者在疏散过程中进行密度控制,可以使整个疏散过程更合理有序,整体提高疏散效率。     

一种考虑斜向运动参量的行人疏散模型研究

目前,元胞自动机疏散模型采用Von Neumann型和Moore型两种形式的邻域进行演化处理。这两种邻域形式描述行人疏散均有其不足。Von Neumann型邻域忽略了行人斜向运动的可能性,而Moore型邻域虽然考虑了斜向运动,却不能有效地区分斜向运动与水平竖直运动的区别。基于此,在选择Moore型邻域的基础上,提出了斜向运动参量的概念,重新阐述了疏散演化规则,修正了原Moore型邻域在描述疏散中的不足,更精确地反映了行人的疏散动力学特征。进一步利用新模型模拟仿真了疏散空间的行人疏散过程,结果表明:斜向运动参量越小,行人选择水平竖直方向运动的可能性越大;疏散时间会随斜向运动参量f值减小而增加。斜向运动参量取0.7左右时,疏散效果最佳;而当斜向运动参量取0时,Moore型邻域的疏散结果演化为Von Neumann型邻域的疏散结果。     

考虑优先权的人群安全疏散动态模型

为制定合理、高效的应急状况下建筑物内人群疏散方案,考虑拥堵对人流速度的影响及疏散中不同人员特点,对建筑物内人群疏散动态实时分配问题进行研究。首先,采用元胞传输理论将建筑物内复杂的结构转化为元胞—连接桥路网模型,进而以最短疏散时间为目标函数、元胞流量守恒和流量传播为约束条件建立线性优化模型。通过对模型的求解可以得到不同优先级人员的网络清空时间、各路段实时人员数量及路径选择最优方案。案例分析结果表明,疏散过程中人员的优先级差异以及拥堵的发生均会影响不同人员的网络清空时间,因此,针对建筑物内人群疏散进行建模时,应考虑以上因素。     

恐慌情绪和疏散行为交互影响的地铁站火灾疏散仿真方法

为提高地铁站火灾事故发生后的疏散效率,降低人员伤亡和财产损失,考虑到疏散过程中个体恐慌情绪的动态变化,基于元胞自动机模型分析恐慌情绪与疏散行为之间的交互影响,构建地铁站火灾疏散仿真模型,以双层岛式地铁站为例,讨论恐慌情绪对疏散效率和出口选择的影响。研究结果表明：恐慌情绪是人群疏散中的关键因素之一,轻度恐慌有助于缩短疏散时间,而过度恐慌会一定程度上减缓疏散效率;恐慌情绪对出口选择存在显著影响,恐慌人群在出口选择时表现出明显的从众行为。研究结果可为优化地铁站应急安全管理提供参考。     

考虑视野范围模糊性的从众疏散模型

为了提高疏散模拟的真实性,针对行人视野范围模糊性的特点,应用膨胀-连通域算法建立一种视野范围动态变化模型,分析不同人员数量、熟悉环境人数占比下从众行为对疏散时间的影响。结果表明：从众行为对疏散时间的影响具有两面性。人数较少情况下,从众行为可减少行人随机移动,减少疏散时间;人数较多但熟悉环境行人占比较少时,盲目从众容易导致行人受群体错误方向影响偏离出口,增加疏散时间。视野范围动态变化模型较固定值模型的从众群体现象特征更明显。     

考虑行为特征的人群疏散模拟研究

为研究聚集活动中的行人在移动过程中所表现出的行为特征对人群整体移动过程的影响,通过实验观察与计算机仿真模拟的方法对人员移动进行研究.通过对实验视频的观察分析,在CTM模型基础上建立考虑人员跟随行为与保持距离行为特性的移动模型,并在简单无障碍和复杂多障碍的场景进行仿真实验.结果表明:模型能有效地描述行人的运动特征,而且拥...     

考虑抢行行为的恐慌状态人员疏散研究*

为研究恐慌状态下人员抢行行为对整体疏散效果的影响,建立考虑抢行行为的恐慌状态人员疏散元胞自动机模型,基于恐慌情绪算法将人员分为恐慌者和非恐慌者,通过改变恐慌者抢行概率体现抢行行为,并模拟仿真分析初始人员密度、恐慌情绪转化、抢行概率对人员疏散影响,对疏散过程中特殊现象进行分析。研究结果表明:人员密度适中时,抢行行为能够减少恐慌者数量,加快恐慌者转换进程,疏散时间随抢行概率增加而减小,疏散过程中存在恐慌聚集和两端疏散现象。研究结果可为突发事件下人员紧急疏散提供理论支持。     

基于声学引导的元胞自动机疏散仿真研究

为了提高大型公共建筑人群疏散效率,采用广度优先搜索算法(Breadth First Search, BFS)建立“静态场强”,以声学引导、心理行为特性等信息建立“动态场强”,构建基于声学引导的疏散模型,并利用此模型研究不同声源特性对疏散的影响。结果表明,通过声学引导可以有效改变人的行为,使区域内的人员快速选择最优路径,大幅提高疏散效率。声源信号引导人员朝着同方向移动,在狭窄区域内易产生瓶颈现象。当背景噪声过高或声源频率与材料的最大吸声系数频率相近时,声学引导对疏散效率的提升较为有限。     

考虑主动避让行为的养老场所人员疏散研究

为明确主动避让行为对养老场所人员疏散的影响,建立考虑主动避让弱势群体行为的元胞自动机模型,模型分别考虑避让弱势群体前方行走区域、斜前方行走区域、前方和斜前方行走区域对人员疏散的影响;分析不同避让方式下弱势群体比例、行人密度、弱势群体位置分布对整体疏散结果的影响.结果 表明:主动避让弱势群体行为能够降低疏散时间,增加疏散...     

基于元胞自动机的换乘枢纽车站人员安全疏散研究

换乘枢纽车站人员疏散要求不明确具体,仿真研究使其在设计阶段可进行安全评估。结合突发事件下人员的行为特征,基于元胞自动机模型,综合分析人员与环境、人员自身之间的交互。依据已有地铁设计规范,模拟某虚拟车站高峰期人员疏散过程。仿真结果显示:站厅层安全隐患较小,而站台层存在一定安全隐患,通过改变工作人员位置,可改善疏散效率。     

心理迫切因素对行人疏散动力学的影响研究

为更准确地描述行人疏散动力学特征,利用目前行人疏散模型对行人疏散进行模拟研究发现:疏散空间行人拥堵时,会出现疏散区域某些位置的行人一直处于竞争劣势而保持位置不动的现象,这与行人实际疏散运动不符.考虑到现实情况,行人在等待的过程中会积极寻找机会,实现成功疏散;基于此,在疏散模型中引入了心理迫切因素的概念,表征了行人等待过程中竞争能力的变化,完善了行人疏散模型.对新模型模拟研究发现,在考虑等待时的心理迫切因素后,该模型能够更好地表达行人疏散的动力学特征,可更为准确地再现行人的疏散运动轨迹和路径,同时研究发现,引入等待迫切因素后并不会影响总的疏散时间.     

人员疏散的二维元胞自动机随机模型研究

用自主研发的二维元胞自动机(CA)随机模型模拟人员疏散过程,不仅给出了疏散时间,还可观察到疏散过程中的一些典型现象,如门口集结或堵塞.进一步分析了初始人员密度对疏散的影响,结果表明,人员初始密度越大,疏散过程中的出口平均流量越低,即疏散效率越低.在基本模型的基础上,建立了人员疏散二维元胞自动机扩展模型,用以模拟人员倒地行为对疏散过程的影响.结果表明,人员倒地数目增加,疏散时间成非线性增加;若某条疏散路径上有人员倒地,其后续人员可能"舍近求远",改变疏散路径的过程导致疏散时间增加.模型着眼于模拟人的行为细节,从而为以后的细致研究打下了基础.     

考虑环境熟悉度与引导的人员疏散元胞自动机模型研究*

为研究环境熟悉度及引导作用对行人疏散影响,建立考虑环境熟悉度及引导作用的行人疏散元胞自动机模型。模型引入环境熟悉度参数,将行人分为熟悉环境行人与不熟悉环境行人,不同的行人具备不同的运动方式;基于引导标志的有向引导作用构建引导场,使行人能跟随引导移动;以某超市为例,研究其环境熟悉度、引导作用及引导有效性对行人疏散的影响。结果表明:行人疏散时间随着环境熟悉度的增加而减少;在相同的环境熟悉度下,不熟悉环境行人选择跟随引导移动相比于随机移动及跟随行人移动疏散效率更高;环境熟悉度较低时,行人疏散时间随引导有效性提高呈现先减少后增加的趋势。     

"鸟巢"演唱会人员疏散CA-BP仿真研究

针对现今大型活动中的人群踩踏事故频发问题,通过对"鸟巢"演唱会进行人流疏散仿真分析,研究紧急情况下人流疏散逃生规律及均衡疏散方法.通过设置人员速度、移动余值、出口逃生条件等因素扩展元胞自动机行人流模型,并借助Matlab语言实现可视化仿真模拟,以探究人流疏散逃生规律;引入疏散系数,并通过建立BP神经网络获取较优疏散系数,均衡各个出口所承担的疏散任务.结果表明,"鸟巢"演唱会在疏散过程中人群对通行出口的选择较为不合理,仿真疏散总时间长达455.5 s,与理想疏散曲线所得疏散总时间270.0s相比,存在40.7％的偏差,为减小此偏差引入出口疏散系数指导人群定向选择出口,通过仿真模拟得到的疏散总时间为312.0 s,减少约31.5％,出口选择不均衡现象被显著缓解.最后提出了针对疏散不平衡问题的相关措施.