基于地面場粒子群優(yōu)化算法的高密度人群應急疏散建模
本文關鍵詞: 地面場模型 粒子群優(yōu)化模型 密集人群 信息物理系統(tǒng) 仿真推演 出處:《計算機應用》2017年12期 論文類型:期刊論文
【摘要】:針對非常規(guī)突發(fā)事件環(huán)境下高密度人群的擁擠管理和快速疏散問題,提出一種由感知層、傳輸層、計算層和應用層構成的多層結構人群疏散信息物理系統(tǒng)(E-CPS)體系框架。在E-CPS體系框架計算層中將靜態(tài)地面場(FF)建模規(guī)則引入經典粒子群優(yōu)化(PSO)模型,提出地面場PSO(FF-PSO)人群疏散模型,該模型同時具備靜態(tài)場規(guī)則簡單、計算快和PSO模型快速搜索、快速收斂的優(yōu)點。此外,FF-PSO模型中構建了一種新的適應度函數(shù),實現(xiàn)了疏散策略的動態(tài)選擇,并通過數(shù)值仿真及實例仿真驗證了FF-PSO模型在擁擠管理中的可行性和有效性。國家會展中心(上海)的實例仿真結果表明,考慮擁堵管理比僅考慮距離最短平均每分鐘可多疏散66人,疏散時間節(jié)省19 min,疏散效率提升13.4%。
[Abstract]:In order to solve the problem of high density crowd congestion management and rapid evacuation in unconventional emergency environment, a new method is proposed, which is composed of perceptual layer and transmission layer. An E-CPS (E-CPS) system, which is composed of computing layer and application layer, is used to calculate the static ground field in the framework of E-CPS. The classical particle swarm optimization (PSO) model is introduced into the modeling rules. A crowd evacuation model for ground field PSO-FF-PSOs is proposed. The model has the advantages of simple static field rules, fast computation and fast search of PSO model. In addition, the model has the advantages of fast convergence. A new fitness function is constructed in the FF-PSO model, which realizes the dynamic selection of evacuation strategy. The feasibility and effectiveness of FF-PSO model in congestion management are verified by numerical simulation and case simulation. The simulation results of the National Convention and Exhibition Center (Shanghai) show that the model is feasible and effective. Considering congestion management, 66 more people can be evacuated per minute than the shortest distance, and the evacuation time is saved 19 minutes, and the efficiency of evacuation is improved by 13.4.
【作者單位】: 同濟大學CIMS研究中心;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(71573190)~~
【分類號】:TP18;TU998.1
【正文快照】: 0引言隨著城市居民人口密度的不斷增大,城市公共場所的人群安全問題日益突出。在大型交通樞紐、公共展館等人數(shù)眾多的場所,若突發(fā)火災、暴恐等突發(fā)事件,將造成嚴重后果。因此,研究突發(fā)事件下的高密度人群疏散問題至關重要至關重要。目前,人群疏散領域的研究方法主要有兩種:1)
【相似文獻】
相關期刊論文 前9條
1 李麗娟;黃志斌;劉鋒;;啟發(fā)式粒子群優(yōu)化算法及其在空間結構優(yōu)化中的應用[J];空間結構;2008年03期
2 呂福祥;黃磊;;基于粒子群優(yōu)化的支持向量機在地表沉降預測中的應用[J];測繪信息與工程;2010年02期
3 梁邦偉;;基于粒子群優(yōu)化算法的邊坡安全系數(shù)估計[J];大眾科技;2012年08期
4 徐曉龍;孫炳楠;付軍;;基于粒子群優(yōu)化算法的結構系統(tǒng)辨識[J];科技通報;2007年06期
5 李峰;唐和生;薛松濤;王勇;陳昒;;粒子群優(yōu)化算法在桁架優(yōu)化設計中的應用[J];土木建筑與環(huán)境工程;2009年01期
6 王仁超;吳維興;;基于粒子群優(yōu)化算法的雙代號網絡進度計劃圖的繪制[J];天津大學學報;2009年01期
7 劉賀;張弘強;劉斌;;基于粒子群優(yōu)化神經網絡算法的深基坑變形預測方法[J];吉林大學學報(地球科學版);2014年05期
8 朱寧;王大博;喬雙;;粒子群優(yōu)化算法在可供選擇城市規(guī)劃方案中的應用[J];東北師大學報(自然科學版);2010年02期
9 于德亮;唐海燕;丁寶;張永明;齊維貴;;基于粒子群優(yōu)化模糊核聚類的電梯群交通模式識別[J];哈爾濱工業(yè)大學學報;2012年10期
相關會議論文 前2條
1 黃志斌;劉鋒;李麗娟;;改進的粒子群優(yōu)化算法(HPSO)及其在結構優(yōu)化設計中的應用[A];計算機技術在工程建設中的應用——第十三屆全國工程建設計算機應用學術會議論文集[C];2006年
2 黃志斌;劉鋒;李麗娟;;改進的粒子群優(yōu)化算法(HPSO)及其在結構優(yōu)化設計中的應用[A];第十三屆全國工程建設計算機應用學術會議論文集[C];2006年
相關碩士學位論文 前6條
1 趙俊波;基于改進粒子群優(yōu)化算法的人員疏散問題研究[D];遼寧科技大學;2016年
2 史志俊;粒子群優(yōu)化算法及其在結構動力修改中的應用研究[D];南京理工大學;2005年
3 張俊葆;粒子群優(yōu)化算法及其在板結構優(yōu)化設計中的應用[D];廣東工業(yè)大學;2008年
4 王偉;改進粒子群優(yōu)化算法在邊坡工程力學參數(shù)反演中的應用[D];河海大學;2007年
5 劉丹丹;多項目環(huán)境下建筑施工企業(yè)資源管理問題研究[D];西南交通大學;2014年
6 王久振;基于粒子群優(yōu)化算法的供水管網污染源識別研究[D];湖南大學;2013年
,本文編號:1483613
本文鏈接:http://sikaile.net/guanlilunwen/huizhanguanlilunwen/1483613.html