基于Multi-Agent的人群疏散仿真模型的研究

论文摘要

随着经济的发展、社会的进步,我国城市化进度不断加快,各类大型建筑物日益增多,对于人员密集的公共场,预先做好紧急情况下疏散方案显得尤为重要。由于疏散过程存在很大的安全隐患,一旦处理不当,则会造严重的后果。因此,对人群疏散进行深入研究具有重大的现实意义。近年来,人群疏散已成为安全领域研究的一个执点。人群行为是一个非常复杂的现象,它不仅受外界众多因素的影响,而且与自身的心理因素相关。因此,用一个组数学公式描述人群的行为是非常困难的。由于,疏散演练涉及大量的人员且耗资具大。因此,目前人群疏散研究主要借助于计算机仿真实现。本文将人类行为心理学与社会学引入到紧急疏散计算模型中,用于安全出口的分析。我们将多种人类行为引入基于Multi-Agent的疏散仿真系统（MASS）中来分析安全出口。MASS使用Multi-Agent仿真模式对每个疏散个体的行为时行建模。每个Agent都配有感知、大脑和运动机构。个体的行为模拟是通过对感知、决策制定、行为选择与运动控制建模实现的。社会行为的模拟则通过个体行为模行及个体间的交互实现,其中包括竞争行为、排队行为、从众行为与跟随引领者行为等。借助于可视化工具,仿真结果以3D图形的形式展现出来。MASS是一个模块化的计算框架,具有良好的可扩充性,能非常方便地添加一些新的行为到系统中去。在我们的模型中引入点测试算法、光跟踪算法及决策树来模拟疏散人员的感知、决策制定、行为选择和运动控制。在Agent的碰撞检测中,采用网格标记法处理潜在的冲突,计算的时间复杂度仅为O（N）。而在Agent的路径规划过程中,采用改进的粒子群优化（PSO）算法计算个体的移动方向与位置,并根据不同的环境调用不同的目标函数,有利于实现更复杂的人群行为。在改进的PSO算法中,去掉了一些无关因子的计算,在不失真实性的前提下,提高了算法的效率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 人群疏散仿真在国内外发展概况
• 1.2.2 疏散动态学的宏观模型研究
• 1.2.3 疏散动态学的微观模型研究
• 1.3 研究目的及内容
• 1.4 论文的结构
• 第二章 相关背景知识
• 2.1 人类行为学、社会行为学及人群动态学
• 2.2 非适应性人群行为理论
• 2.3 疏散模型
• 2.3.1 流体系统和粒子系统
• 2.3.2 基于矩阵的系统
• 2.3.3 应急系统
• 2.4 Agent和多Agent理论
• 2.4.1 Agent理论
• 2.4.2 多Agent系统
• 2.5 3D引擎技术
• 2.5.1 OpenGL和Direct3D介绍
• 2.5.2 主要3D引擎介绍
• 2.6 小结
• 第三章 基于多Agent的疏散仿真计算框架
• 3.1 模型计算层次结构
• 3.2 MASS的框架
• 3.3 物理环境的建模
• 3.4 基于Agent群体模型
• 3.4.1 人群类型
• 3.4.2 感知系统
• 3.4.3 Agent的行为系统
• 3.4.4 执行系统
• 3.5 其于网格的碰撞检测方法
• 3.6 楼梯的表示
• 3.7 小结
• 第四章 基于粒子群优化算法的路径搜索模型
• 4.1 概述
• 4.2 数值优化
• 4.3 粒子群优化（PSO）算法
• 4.4 改进的基于PSO的路径规划算法
• 4.4.1 驱动引力和驱动斥力
• 4.4.2 目标函数的先择
• 4.5 小结
• 第五章 基于Agent模型的行为仿真
• 5.1 环境信息的获取
• 5.2 行为选择
• 5.3 行为的实现
• 5.4 社会行为模拟
• 5.5 紧急疏散模式与统计分析
• 5.6 小结
• 第六章 基于MASS框架的疏散仿真实验
• 6.1 人群疏散仿真实验平台
• 6.1.1 疏散实验平台介绍
• 6.1.2 实验平台环境初始化
• 6.2 疏散时间因素分析
• 6.2.1 出口宽度和疏散时间
• 6.2.2 出口数量与疏散时间的关系
• 6.2.3 人员心理因素与疏散时间的关系
• 6.3 小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要研究成果