近些年,人群疏散仿真已經(jīng)成為公共安全領域的研究熱點。尤其是在人群分布集中的公共場所內(nèi),緊急情況發(fā)生時個人的猶豫不決和恐慌不定將導致行人發(fā)生推擠,踩踏他人等安全隱患。因此,合理規(guī)劃逃生路徑對疏散安全至關(guān)重要。為了保障逃生路線的合理性,需要人群進行疏散演練。傳統(tǒng)的人群疏散演習費時費力,且難以規(guī)劃好最佳疏散路徑。越來越多的學者開始關(guān)注人群疏散仿真及其建模工作。計算機仿真技術(shù)利用推演的形式探究人群疏散中的路徑規(guī)律,對建筑設計和應急管理提供理論指導,對防范公共事故,保障公共安全起到重大意義。因此,應用計算機仿真方法研究緊急情況下公共場所的人群疏散問題是十分必要的。對行人運動進行合理的路徑規(guī)劃避免破壞性行為發(fā)生,是人群疏散仿真研究的核心問題。針對目前大多數(shù)路徑規(guī)劃方法在實際應用時,常常面臨復雜環(huán)境,存在效率低與計算復雜等問題,尤其是應用于人群疏散仿真時,忽略了行人之間的聚集與分組現(xiàn)象以及疏散過程中的運動細節(jié),如行人的隊列形成,出口選擇等。因此,本文提出了一個基于深度強化學習的高效路徑規(guī)劃方法并應用于人群疏散仿真。首先提出了基于擁塞檢測的多智能體強化學習模型,該模型充分考慮到現(xiàn)實生活中的“聚集-分組... 

【文章來源】：山東師范大學山東省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 深度強化學習方法
        1.2.2 路徑規(guī)劃方法
        1.2.3 人群疏散模型
    1.3 人群疏散仿真中存在的問題
    1.4 本文主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點
    1.5 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 面向人群疏散仿真的路徑規(guī)劃研究現(xiàn)狀
    2.1 引言
    2.2 基于群體智能路徑規(guī)劃方法
    2.3 基于強化學習路徑規(guī)劃方法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于擁塞檢測的多智能體強化學習模型
    3.1 引言
    3.2 現(xiàn)實場景下的人群聚集-分組現(xiàn)象
    3.3 人群劃分方法
    3.4 引領者智能體的映射設計
    3.5 強化學習基本原理
    3.6 基于擁塞檢測的強化學習元素定義
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于深度強化學習的路徑規(guī)劃方法
    4.1 引言
    4.2 基于IMADDPG的上層全局路徑規(guī)劃
    4.3 基于RVO的下層碰撞避免
    4.4 實驗與分析
        4.4.1 不同深度強化學習算法的回報比較
        4.4.2 不同深度強化學習算法的時間比較
        4.4.3 不同人群疏散方法的疏散時間比較
        4.4.4 擁塞檢測區(qū)對疏散結(jié)果影響的比較
    4.5 本章小結(jié)
第五章 仿真平臺與仿真實驗
    5.1 引言
    5.2 仿真平臺功能設計
    5.3 疏散仿真實驗
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間的主要成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3054908