隨著科學(xué)技術(shù)的提高、社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人民的生活需求日益增長。為滿足人民的生活需求,大型公共場所的數(shù)量逐漸增多。盡管這一狀況給人民生活提供了極大的便捷,但與此同時(shí),大量人員的聚集也存在著較大的風(fēng)險(xiǎn)與隱患。為此,近年來人們對緊急疏散這一課題進(jìn)行了大量的深入研究。如何選擇一個(gè)合理的疏散路線是本文的研究重點(diǎn)。本文采用元胞自動(dòng)機(jī)模型構(gòu)建疏散環(huán)境,研究基于人工蜂群算法的疏散模型,優(yōu)化人員的疏散路線,減少疏散總時(shí)間,最大限度地降低人員的風(fēng)險(xiǎn)。本文主要的工作內(nèi)容如下:(1)為快速高效的建立疏散模型,本文構(gòu)建了基于元胞自動(dòng)機(jī)的疏散仿真模型,采用基本蜂群算法模擬疏散過程。通過與傳統(tǒng)的粒子群算法對比實(shí)驗(yàn)證明,基于元胞自動(dòng)機(jī)的疏散仿真模型的疏散總時(shí)間更短,疏散效率更高。另外,障礙物設(shè)置實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,多障礙物環(huán)境容易對該模型的疏散情況造成不良影響。(2)考慮到跟隨蜂個(gè)體對引領(lǐng)蜂個(gè)體選擇的盲目性,以及多障礙物環(huán)境對疏散效果的不良影響,本文建立了基于視覺引導(dǎo)的蜂群疏散模型。該模型以基本人工蜂群算法為基礎(chǔ),通過引入跟隨蜂的視野范圍,在跟隨蜂的視野范圍內(nèi)選擇最優(yōu)個(gè)體作為引領(lǐng)蜂,以改進(jìn)引領(lǐng)蜂的選擇。另一方面,在模型的適...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1Moore型鄰域

11第2章基于元胞自動(dòng)機(jī)的疏散仿真模型2.1疏散場景及疏散個(gè)體建模元胞自動(dòng)機(jī)模型具有規(guī)則簡單，運(yùn)算速度快的特點(diǎn)，應(yīng)用在緊急疏散上較為普遍。因此，本文所有章節(jié)均是采用元胞自動(dòng)機(jī)模型構(gòu)建疏散環(huán)境。為方便模擬疏散情況，本文使用二維空間上的元胞自動(dòng)機(jī)模型。為方便計(jì)算疏散時(shí)間，本文選擇摩爾....

圖2.2疏散場景圖

11第2章基于元胞自動(dòng)機(jī)的疏散仿真模型2.1疏散場景及疏散個(gè)體建模元胞自動(dòng)機(jī)模型具有規(guī)則簡單，運(yùn)算速度快的特點(diǎn)，應(yīng)用在緊急疏散上較為普遍。因此，本文所有章節(jié)均是采用元胞自動(dòng)機(jī)模型構(gòu)建疏散環(huán)境。為方便模擬疏散情況，本文使用二維空間上的元胞自動(dòng)機(jī)模型。為方便計(jì)算疏散時(shí)間，本文選擇摩爾....

圖2.5無其他障礙物的疏散場景圖

20表2.2、1c、2c設(shè)置1c2c總路徑平均路徑最長路徑疏散時(shí)間0.51.351.351374868.74202100.50.71.351.351284264.2118391.00.71.51.51291164.55518793.00.7221316565.82519195.0....

圖3.1疏散過程中個(gè)體的走向示意圖

24p,qd為個(gè)體與個(gè)體所選目標(biāo)之間的距離。(,)pqxy和(,)qqxy分別表示個(gè)體和目標(biāo)在二維空間中的坐標(biāo)。當(dāng)個(gè)體為引領(lǐng)蜂時(shí)，所選目標(biāo)為出口；當(dāng)個(gè)體為跟隨蜂個(gè)體時(shí)，所選目標(biāo)為引導(dǎo)其疏散的引領(lǐng)蜂個(gè)體。但是，通過對實(shí)驗(yàn)過程中個(gè)體疏散路徑的分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)個(gè)體向某些特殊位置移動(dòng)時(shí)，會(huì)導(dǎo)....

本文編號：3998129