本文關(guān)鍵詞：基于熵的火災(zāi)場(chǎng)景介觀人群疏散模型

  更多相關(guān)文章： 多智能體 疏散熵 疏散模型 群體聚集 引導(dǎo)行為 最快流

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有人群疏散模型較少考慮"異質(zhì)"群體運(yùn)動(dòng)混亂程度對(duì)疏散結(jié)果影響的問(wèn)題,提出了基于多智能體和熵的介觀人群疏散模型,介觀模型包括上層宏觀多目標(biāo)路徑優(yōu)化模型和下層微觀人群疏散模型.模型引入信息論中熵的概念,構(gòu)建反映人群運(yùn)動(dòng)混亂程度的疏散熵,將個(gè)體速度和位置分布映射為疏散熵圖,疏散熵圖會(huì)對(duì)個(gè)體的疏散行為產(chǎn)生影響.上層模型采用網(wǎng)絡(luò)最快流模型構(gòu)建基于疏散熵的動(dòng)態(tài)多目標(biāo)疏散路徑算法,為個(gè)體提供全局疏散優(yōu)化路徑;下層模型包括基于熵的小群體聚集行為模型和引導(dǎo)行為模型等.仿真結(jié)果表明,一定數(shù)量的引導(dǎo)者對(duì)疏散效率起著重要作用.當(dāng)引導(dǎo)者數(shù)量增加時(shí),群體恐慌程度降低,群體中擁擠行為和避障行為次數(shù)減少,使疏散過(guò)程更加有序且疏散熵值降低.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院CIMS研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃小型集成專題項(xiàng)目(91324016);國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(71273188)
【分類號(hào)】：TU998.1;TP18
【正文快照】： 0引言當(dāng)前,人群疏散模型的研究主要包括微觀疏散模型、宏觀疏散模型和微觀-宏觀人車混合疏散模型微觀疏散模型主要包括元胞自動(dòng)機(jī)模型[2—3丨、路網(wǎng)及車流組織模型[4]、網(wǎng)絡(luò)流模型間、基于智能體的模型間、社會(huì)力模型[7丨等.微觀模型研究最多的是火災(zāi)災(zāi)害人群疏散,包括室內(nèi)火

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1146933