基于多智能主体的人群流动形态动态模拟研究

论文摘要

通过在地理信息系统（GIS：Geographic Information System）中建立空间分析模型来研究城市街区形态的生成和演化发展是城市GIS分析的一项重要研究内容。多智能体整体建模仿真理论、方法的逐步发展和成熟，为此类研究提供了一种全新的手段和方式。借助于多智能体整体建模仿真的理论、方法，对城市复杂系统的结构和机制的研究，沿着从宏观到微观的发展过程，可以继续往前推进到一个更加精细的尺度之上——开展针对城市街区人群流动形态的研究：利用复杂自适应系统（CAS：Complex Autonomous System）的理论方法，通过建立基于多智能体的模拟模型来模拟城市人群在城市空间环境中的空间与时间动力学过程。 围绕这一研究目标，本论文开展了以下研究工作： 1．对复杂性科学的相关理论和方法进行了深入地研究，特别是对于起源于人工智能的多智能体系统的模拟理论与建模方法。在此基础上，针对城市空间内的人群流动形态这一复杂系统，分析和总结了其复杂性特征，探讨了研究此类问题的基本方法。 2．在对多智能体系统（Multi-agent System）进行深入、系统的探讨基础上，结合城市空间内人群流动形态的特征，提出了一个基于多智能体系统的用于城市空间人群流动形态模拟模型框架。该模型可以对城市空间内人群流动这一复杂过程进行动态模拟，在深层次上揭示人群流动复杂过程的特征和规律，从而为此类复杂系统的动态模拟研究提供了一个初步的解决方案。然后在这个模型框架上，构造了一个用于模拟城市空间人群流动动态变化的动态演化模型。在空间数据库支持下，该模型可以进行实际城市空间内人群流动形态的动态模拟。该模型是一个自下而上的、层次性的、宏观与微观相结合、空间模型与社会统计模型相结合的空间动力学模型，具有很强的实用性。 3．针对基于多智能体的城市人群流动形态模拟模型在计算机上实现实时计算和可视化的一些关键技术进行了深入的研究，解决在GIS环境中以矢量数据为基础实现基于多智能体的城市人群流动形态模拟模型的一些关键问题，使得此类模型的动态模拟得到实际城市空间GIS数据的支持，更加接近真实情况。 4．以该动态演化模型为核心，采用面向对象的设计和编程方法，开发了人群流动形态的动态仿真系统平台，实现了城市人群形态变化过程的实时计算和可视化，为城市人群流动形态动态变化的探索提供了一个虚拟实验室。 5．在模拟系统平台的支持下，对城市人群流动形态的动态变化与发展进行了广泛地试验，对人群形态变化的规律和特征进行了深入探索。其中系统地对同济大学校园内的人群流动形态和上海市万人体育馆的观众集散形态进行了动态模拟，取得了较为满意的结果。 通过以上这些研究工作，本论文取得的主要研究成果包括：针对城市中的人群流动这一复杂对象，突破传统思维，本文以复杂自适应系统理论研究为背景，采用基于多智能体系统

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 绪论
• 0.1 研究背景、目的及意义
• 0.2 相关领域研究概述
• 0.2.1 复杂性科学研究的起源与发展
• 0.2.2 基于多智能体的整体建模仿真方法的研究现状
• 0.2.3 人群流动动态模拟的最新动态
• 0.3 本文的主要研究内容和创新点
• 0.4 论文章节安排
• 第一章 复杂性研究和多智能体整体建模仿真理论方法
• 1.1 复杂性研究
• 1.1.1 复杂性研究的内容
• 1.1.2 复杂性研究的一些主要理论
• 1.2 复杂适应系统理论（CAS：Complex Adaptive System）
• 1.2.1 复杂适应系统的概念
• 1.2.2 CAS理论的基本点
• 1.2.3 复杂适应系统的特点
• 1.2.4 复杂适应系统的系统建模仿真
• 1.3 城市系统的复杂性分析
• 1.4 城市空间中人群流动的复杂性分析
• 1.5 基于多智能体的整体建模和仿真方法
• 1.5.1 智能体（Agent）的概念
• 1.5.2 Agent的特性
• 1.5.3 多智能体系统（MAS：Multi-Agent System）
• 1.5.4 MAS的主要研究内容
• 1.5.5 基于多智能体的系统建模仿真方法
• 1.6 小结
• 第二章 基于多智能体的人群集散动态模拟模型
• 2.1 人群集散动态模拟模型框架
• 2.2 基于多智能体的人群集散动态模拟模型
• 2.3 行人智能体行为分析
• 2.3.1 行人一般步行行为的统计资料
• 2.3.2 行人步行行为特征分析
• 2.4 行人智能体模型
• 2.4.1 行人智能体的角色描述
• 2.4.2 行人智能体模型的数学表达
• 2.4.3 行人智能体步行过程中的决策行为
• 2.4.4 行人智能体交互行为
• 2.5 路段智能体模型
• 2.6 小结
• 第三章 在GIS中实现基于多智能体的人群集散动态模拟模型的关键技术
• 3.1 动态模拟模型与GIS集成的基础
• 3.1.1 动态模拟模型与GIS的集成方式
• 3.1.2 动态模拟模型在GIS中采用的空间数据模型
• 3.2 宏观路径规划中的最短路径算法及其优化
• 3.3 行人步行过程中的障碍检测算法
• 3.4 多智能体并发的实现方式
• 3.4.1 多进程方式的多智能体并发
• 3.4.2 多线程方式的多智能体并发
• 3.4.3 时间表方式的多智能体并发
• 3.4.4 多种并发方式的比较
• 3.5 小结
• 第四章 模拟模型的软件实现
• 4.1 引言
• 4.2 软件系统的开发环境
• 4.3 软件系统简介
• 4.3.1 系统设计目标
• 4.3.2 系统的工作平台
• 4.3.3 软件系统的特点与功能
• 4.3.4 软件系统界面
• 第五章 人群流动的动态仿真实验
• 5.1 人群集散动态模拟实验一般步骤
• 5.2 同济大学校同学生人群的集散动态模拟
• 5.2.1 实验区概况
• 5.2.2 实验数据准备
• 5.2.3 模型构建
• 5.2.4 模型运行结果及说明
• 5.3 上海市体育馆人群的集散动态模拟
• 5.3.1 实验区概况
• 5.3.2 实验数据准备
• 5.3.3 模型构建
• 5.3.4 模型运行结果及说明
• 5.4 道路异常时的人群疏散模拟
• 5.5 小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文的主要工作
• 6.2 成果与特色
• 6.3 研究展望
• 参考文献
• 致谢