針對粒子群優(yōu)化算法（PSO）在疏散模擬中局部尋優(yōu)能力差、易過早收斂的問題,提出了一種基于改進(jìn)PSO算法的人群疏散模型。在原有模型基礎(chǔ)上引入正向驅(qū)動力、排斥驅(qū)動力、疏散人員的恐慌程度等因子;根據(jù)環(huán)境因素和人群移動動態(tài)調(diào)整疏散人員的方向,并在最佳出口選擇機制下趨向理想出口;對出口位置等物理因素進(jìn)行疏散效率的參數(shù)化仿真實驗。實驗結(jié)果表明了疏散模型的有效性,可有效避免疏散過程中的局部擁堵現(xiàn)象,從而為建筑設(shè)計與管理人員提供合理參考。 

【文章來源】：系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2020,32(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

實驗場景圖Fig.1Experimentalscene

?340依次遞增。行人的初始速度Speed=1.2m/s，視野半徑取10m[9]，各個代理的屬性Ai，Bi和恐慌系數(shù)p均設(shè)定為0~1之間的隨機數(shù)。在每次模擬中所有代理的初始位置隨機且彼此不重疊，所得結(jié)果取多次實驗的平均值。(1)實驗1：出口位置對疏散效率的影響在實驗中，先設(shè)定代理數(shù)為60，并將2個出口置于不同位置進(jìn)行實驗，每次實驗中行人的初始位置隨機給定，圖2是出口在上下中間位置時進(jìn)行疏散的進(jìn)程圖。圖1實驗場景圖Fig.1Experimentalscene(a)疏散前期代理分布(b)疏散中期代理分布(c)疏散后期代理分布圖2實驗1疏散進(jìn)程圖Fig.2Evacuationprocessmapofexperiment1對于出口在不同位置時的疏散過程，得到的人群疏散路線如圖3所示。

第32卷第6期Vol.32No.62020年6月李昌華,等:基于改進(jìn)PSO算法的人群疏散模型Jun.,2020http:∥www.china-simulation.com1005(a)出口位置在上下中間位置(b)出口在上下對角位置(c)出口在上下同邊位置圖3實驗1疏散路線圖Fig.3Evacuationrouteofexperiment1通過圖3中的疏散路線圖，在仿真過程中，代理根據(jù)與出口之間的相對位置和出口的擁堵情況進(jìn)行出口的選擇，很好地避免了某個出口過于擁堵對疏散效率的影響。但在內(nèi)部的拐彎處會出現(xiàn)疏散路線的交織現(xiàn)象，由于在該區(qū)域易于擁堵，體現(xiàn)了疏散過程中的快即是慢。在2個出口位于上下同邊位置，2個出口對大多數(shù)代理的吸引力沒有顯著差異，2個出口之間存在耦合，增加了出口附近形成堵塞的可能性，所以在疏散路線上形成交叉，易造成疏散過程中的碰撞；而在2個出口位于上下中間位置，則很好的避免了這一情況，疏散路線較為分散，能夠兼顧到各個區(qū)域的人員疏散。改變疏散場景中的代理數(shù)目分別進(jìn)行100次實驗，取仿真結(jié)果的平均值。2個出口分布在3個不同位置的情況下，區(qū)域中代理數(shù)量的變化所得到的平均疏散時間和最終疏散時間的變化規(guī)律如圖4所示。(a)平均疏散時間對比(b)最終疏散時間對比圖4出口在不同位置疏散時間對比圖Fig.4Comparisonofevacuationtimeatdifferentlocations由圖4(a)中的變化曲線可知，隨著代理個數(shù)的增加平均疏散時間曲線整體呈上升趨勢，在代理數(shù)<60時，平均疏散時間呈小幅下降，這是由于在改進(jìn)的算法中考慮了人的恐慌因素，在疏散環(huán)境中代理數(shù)過小時，某些代理的視野中無其他代理，更易產(chǎn)生對于疏散方向的判斷錯誤。在代理個數(shù)較少時，平均疏散時間的變化率較小，而當(dāng)代理個數(shù)增

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]帶有視野半徑的PSO人群疏散模型[J]. 趙子駿,王堅,王超.  中國公共安全(學(xué)術(shù)版). 2016(04)
[2]人行橋上突發(fā)事件下的人群恐慌行為模型研究[J]. 劉箴,黃鵬.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2012(09)
[3]基于粒子群算法（PSO）的人員疏散動力學(xué)模型[J]. 鄭瑤辰,陳建橋,魏俊紅,郭細(xì)偉.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(交通科學(xué)與工程版). 2012(02)



本文編號：3526219