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基于Agent地铁人员疏散模型仿真研究
| 论文题名： | 基于Agent地铁人员疏散模型仿真研究 |
| 关键词： | 地铁车站;安全管理;人员疏散;仿真模型;微粒群算法 |
| 摘要： | 随着现代化城市交通的不断发展和完善，地铁在大客流运输方面承担着重要的任务。其能耗低，污染小，对城市和社会的经济发展意义大。由于建筑结构和布局方面的特殊性，以及客流量大、人员集中的特点，地铁场所又是群死群伤、损失惨重的恶性公共安全事件易发生地点。因而人员应急疏散成为当今地铁安全管理的重点。分析疏散环境，构建合理疏散模型，准确进行人员疏散仿真，具有一定的价值和意义。本文主要工作内容如下： （1）基于地铁车站的建筑结构和应急状态下的疏散环境，分析了影响人员疏散行为的因素，以应急状态下人类行为和心理为基础，分析紧急状态下人员可能产生的心理及相应的行为以及这些行为对疏散过程的影响。 （2）疏散模型的构建。考虑个体在疏散中行为和认知的差异，将疏散人群分为三类，引入人工智能理论中智能Agent技术作为构建地铁人员疏散模型手段，在Multi-Agent系统下，构建疏散模型仿真框架，并给出模型的数学描述。该模型由多个不同模块组成，采用元胞自动机理论对疏散环境进行网格划分和空间几何建模，将每个疏散人员看成一个独立的Agent，每个Agent通过自身属性和外界环境信息控制自身，从而在地铁环境中运动。 （3）对基本微粒群算法进行改进。本文利用遗传算法理论将基本微粒群算法进行改进，并应用到模型中。通过遗传算法和微粒群算法的结合，寻到一组近似最优的疏散指令序列，在这一疏散指令序列的指示下，Agent结合自身的生理、心理和决策开始行动并向安全出口逃生。算法的改进实现了静态模型向动态模型的转化，并利用测试函数对本文提出的改进的微粒群算法与基本微粒群算法遗传算法进行对比测试并对测试结果进行分析。 （4）开发疏散仿真程序。选用杭州武林广场地铁车站及一些设定的场景，利用此模型模拟人员疏散、对疏散行为进行仿真并计算疏散时间，证明了该模型有较好的拟真度，并结合仿真结果提出地铁日常疏散建议。 |
| 作者： | 王勃超 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 曲方;于海洋 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中国计量大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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