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。     

考虑帮助行为的人员疏散元胞自动机模型

为研究帮助行为在疏散过程中的作用,模拟疏散过程中人员的帮助行为,建立一种考虑帮助行为的元胞自动机模型,模型中把疏散人员分为提供帮助的年轻人和需要帮助的老年人;通过仿真分析疏散过程中帮助行为在老年人占有比例和位置分布等不同情况下对疏散效率和疏散过程的影响以及人员离开疏散空间的时间特征。研究表明:年轻人的帮助行为可以提高疏散的效率,但是其效果受到帮助的概率、老年人占有比例和位置分布的影响;当老年人占有比例小于80%时,帮助行为的效果较好,且帮助概率越高效果越好;帮助行为在老年人分布整个房间时比老年人只分布在出口附近时对疏散效率的影响更显著;帮助行为在老年人占有比例和位置分布等不同情况下对疏散过程不同阶段影响的不同;帮助行为可以优化人员离开的时间分布。     

基于涟漪扩散算法的元胞自动机人员疏散模型研究

为探究大型公共场所内应急疏散调控策略的合理性、有效性和安全性,开展了2类场所的应急疏散调控策略的仿真研究,记录疏散时间、疏散拥堵时间和路径拥堵程度作为衡量应急疏散调控措施的指标,建立以多对多涟漪扩散算法为核心的线性元胞自动机模型。结果显示,与原有的疏散路线相比,使用算法规划的应急疏散路径可以缩短疏散时间;与仅仅使用算法规划应急疏散路径相比,考虑单一的路径拥堵情况或路网结构而增加的调控措施可能与疏散初衷相悖;但在使用算法规划路径的基础上,综合考虑路径拥堵情况和路网结构而增设的调控措施,其疏散效果是最好的。研究结果可为应急疏散管理者提供紧急情况下的调控策略,避免疏散过程中出现的拥挤、踩踏等二次事故的发生,进而保障人群的疏散安全。     

基于元胞自动机的火源威胁下人员疏散模型*

为研究火源对人员疏散的影响,在现有场域模型的基础上进行扩展,结合元胞自动机提出1种考虑多出口吸引、人员从众行为与火源威胁3者耦合作用的场域疏散模型。此模型综合考虑心理和环境等因素,定量描述人员之间、人与环境之间的相互影响,将出口吸引、从众心理与火源威胁3个影响行人疏散决策的元素归一化,以静态场和动态场耦合作用确定的转移概率作为行人移动的准则。采用此模型,分别对火源位置、火源威胁范围扩散速度在疏散中的影响进行模拟研究。结果表明:模型在一定程度上能够反映火源威胁下行人的疏散过程,再现了行人躲避和趋众行为,能为火源威胁下行人疏散提供理论借鉴。     

复杂建筑结构人员疏散的元胞自动机模拟研究

为研究复杂建筑结构下人员疏散特征,依据元胞自动机理论建立了多障碍物多出口条件下的疏散模型。该模型结合"静态场+动态场"理论能反映真实场景中的人员疏散过程。利用该模型分别对教室内不同人员密度和不同人员初始分布的疏散过程进行模拟,并重点分析走廊宽度、出口宽度和出口间距对人员疏散效率的影响。研究结果表明:人员疏散时间随着人员密度的增加而增加;并且合理的人员分布可提高出口的利用率及疏散效率。此外,人员疏散时间随走廊宽度的增加呈指数衰减趋势,房间的出口间距较出口宽度对疏散时间的影响更为显著。     

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。     

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。     

基于改进蚁群算法的元胞自动机疏散模型研究

为预防实际疏散过程中的人员伤亡,结合人员的疏散特性,建立基于改进蚁群算法(ACO)的元胞自动机(CA)疏散模型。该模型将行人标记为独立的元胞,对ACO算法的启发函数、信息素更新方式和禁忌规则进行修改来描述人员逆行、绕行、避障及从众等疏散行为。运用该模型对单出口房间场景下的人员疏散过程进行仿真,并将所得结果与商用软件pathfinder的结果对比。结果表明:该模型能够模拟出实际疏散过程中的"拱形分布"现象,所得疏散时间与商用软件pathfinder的结果相近;其相对pathfinder而言,可自动输出主要疏散路径。     

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。     

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。     

基于元胞自动机的人员疏散出口选择博弈模型

为提高人员出口选择行为的疏散效率,针对紧急情况下多出口房间的人员疏散过程,提出了一种结合博弈论方法和元胞自动机模型的出口选择优化模型。该模型基于博弈论中的最佳反应动力学概念,考虑了疏散人员之间的相互影响,其中每个人员通过对其他人的选择策略做出最佳响应。分析了影响人员出口选择行为的关键因素,包括人员的耐心坚定程度、出口可见性和出口熟悉度、出口布局以及最佳出口间距等。并将此模型与模拟软件Pathfinder的进行对比,验证了其高效性。结果表明,低耐心程度会导致人员犹豫徘徊行为,不利于疏散。对于单出口选择情况,出口位置分布在墙壁中间时人员疏散效率最高。对于多出口选择情况,当两个出口位于同一墙壁时,出口的最佳间距应设为所处墙壁长度的0.5倍。而位于不同墙壁时,出口对称设计下的人员疏散选择时间最短。     

基于元胞自动机的复杂建筑物中人员逃生模型研究

针对复杂建筑物中人群安全疏散问题,在原有的元胞自动机行人流模型基础上,利用不同人员行进速度、不同方向行进速度的差异以及疏散连续性等特征优化该模型,使其在模拟逃生规律和疏散时间方面更加合理、可靠。通过多组人群行进速度测定试验,利用曲线拟合方法,获取不同属性人群向不同高度的台阶行进的速度,并制定台阶等级划分规则,优化人员速度计算方法,结合累积位移量,构建复杂建筑元胞自动机模型。利用Matlab软件建立原有疏散模型及复杂建筑元胞自动机模型,分别模拟某海豚表演馆疏散情况。结果表明,复杂建筑元胞自动机模型的模拟数据与实际演习数据相比,在疏散总时间方面存在5%~8%相对偏差,相比原有疏散模型,在模拟复杂建筑疏散问题中更具说服力。     

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...     

基于元胞自动机的弱视条件下群体疏散的仿真研究

根据人在弱视情况下的行为特征,建立基于元胞自动机的逃生模型,对弱视情况下的人群疏散进行了模拟。模拟过程中考虑了人的学习能力及人与人之间的相互作用等因素,模型加入吸引子使模拟人的疏散行为更为灵活。基于人能通过熟悉周围环境作出合理判断的学习能力,引入了"积累步长"的概念,使人的沟通判断能力(走过的路径、边界和出口位置通过交流能够获取)在模型中得到体现。获取足够信息的人可以避免多余的寻找,降低了逃生时间,体现了"人多力量大"的互助行为。通过大量的模拟实验,并讨论不同的环境条件对人群疏散的影响。     

基于元胞自动机的极端降雨下地铁疏散模拟*

为研究地铁系统在极端降雨灾害下的人员疏散过程,分析人员疏散过程影响因素和改善方法,将数值模拟方法与模糊逻辑理论相结合,在传统元胞自动机疏散模型中引入人员疏散行为选择机制,模拟地铁隧道遭受洪水侵入以及采取改善措施后的疏散情况。研究结果表明:引入人员疏散行为选择机制可以较真实地模拟极端降雨下受限空间中的人员疏散过程;采取改善方案后,人员被迫改变疏散行为的比例下降53.95%,人群疏散安全度由0.201提升至0.633;当采取与防洪能力不适应的疏散平台高度时,疏散安全度较采取合理设施时平均下降30%且差异较大;硬件设施满足安全度达到0.6为宜,按照最终安全度为1设计疏散方案,可使硬件设施设计与疏散方案制定更加合理配套。研究结果可为地铁系统防洪设计与管理提供参考。     

基于元胞自动机的应急疏散最短路径优化算法

为科学、高效地规划应急疏散最短路径,建立人员对障碍物的绕行距离场,提出一种基于元胞自动机的全局最短路径(GSPCA)优化算法;设置GSPCA_2D和GSPCA_3D等2种求解模式,并将该算法与基于欧氏距离的启发式搜索算法(A*算法)进行最短路径规划对比试验,分析GSPCA算法的特点和适用性。结果表明:与A*算法相比,GSPCA优化算法搜索结果全局性更好,可避免出现贴壁绕行现象,其最短路径平均缩短12. 39%(GSPCA_2D)、16. 82%(GSPCA_3D); GSPCA算法能考虑地形因素,可根据地形特征和实际应用需求合理选择求解模式。     

考虑跨越障碍物行为的元胞自动机模型

为研究跨越障碍物行为对人员疏散进程的影响,建立考虑跨越障碍物行为的人员疏散元胞自动机模型。模型中引入危险度的概念,利用危险度区分可跨越障碍物与不可跨越障碍物;通过2种不同的邻域,实现行人的跨越障碍物行为;建立某地震后的疏散场景,对不同初始行人密度及跨越障碍物行人比例的疏散过程进行模拟,分析初始行人密度、跨越障碍物行为以及跨越障碍物行人比例对人员疏散过程的影响。仿真结果表明:行人跨越障碍物行为使得模拟过程更加符合实际行人面对障碍物的运动模式,消除了障碍物路口行人必须绕过障碍物引起的某些阻塞;与不存在行人跨越障碍物行为相比,初始行人密度增加对存在行人跨越障碍物行为的场景影响更小;行人在面对可跨越障碍物时,跨越障碍物行人比例越高,疏散所需时间越短。     

考虑行人跨越障碍物能力的元胞自动机模型

为深入研究不同类型的行人跨越障碍物行为,建立改进的元胞自动机模型,利用Dijkstra算法计算静态场,根据跨越障碍物能力不同将行人分为强跨越能力、弱跨越能力和无跨越能力3类,通过调查大型商场出入口相关尺寸参数和障碍物分布情况,构建商场疏散通道的疏散场景,分析可跨越障碍物的摆放方式与长度、行人密度和在障碍物可跨越条件下出口大小等因素对疏散过程的影响。研究结果表明：考虑跨越障碍物行为更符合疏散实际情况,且具有不同跨越能力的行人达到一定比例时最有利于疏散;行人密度越小,可跨越障碍物的位置对疏散影响越明显;出口在一定大小时就已经满足疏散要求,增大出口对疏散促进作用较小。