近年以來(lái)我國(guó)大城市中地鐵已經(jīng)成為日常生活中不可或缺的交通工具,它極大的方便了人們的出行便利,同時(shí)也緩解了地上道路交通系統(tǒng)的壓力。但因乘坐地鐵人數(shù)的增加遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于現(xiàn)階段新建地鐵的承載能力,從而導(dǎo)致人群擁堵現(xiàn)象的發(fā)生。隨著計(jì)算機(jī)科技不斷發(fā)展,針對(duì)該問(wèn)題可以運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)人群運(yùn)動(dòng)行為進(jìn)行仿真,以找到切實(shí)可行的方法。本文在應(yīng)用計(jì)算機(jī)進(jìn)行模擬時(shí),首先對(duì)地鐵模型以及排隊(duì)模型使用面向?qū)ο蟮乃枷氤橄蟊硎?然后分析各種建模方法以及尋路策略的優(yōu)缺點(diǎn),最后利用基于Agent模型方法和粒子群搜索算法在仿真平臺(tái)Repast Simphony上建立乘客人群運(yùn)動(dòng)行為的仿真模型。該模型模擬了乘客進(jìn)入地鐵候車(chē)大廳尋找地鐵車(chē)廂門(mén)進(jìn)行排隊(duì)和地鐵到站時(shí)乘客進(jìn)入地鐵車(chē)廂的過(guò)程,并且提出了一種基于馬爾可夫決策模型的改進(jìn)尋路算法優(yōu)化了 Agent行動(dòng)策略,實(shí)驗(yàn)表明該算法有效的解決了傳統(tǒng)粒子群算法容易陷入局部解的缺陷,明顯減少了沖突次數(shù)。此外,本文提出增加地鐵車(chē)廂指示器為乘客提示車(chē)廂人數(shù)以緩解局部車(chē)廂的擁擠狀況。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析顯示,該模型不僅可以利用較少代價(jià)模擬現(xiàn)實(shí)情況以找出最佳解決方案.達(dá)到節(jié)省人力物力的目的,而且能夠減少乘客... 

【文章來(lái)源】：天津工業(yè)大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

地鐵大廳抽象概念圖

而可擴(kuò)展的系統(tǒng)并且需要能夠在處于動(dòng)態(tài)和不確定環(huán)境中完成其目標(biāo)的自主行??為，在這些環(huán)境中可以進(jìn)行更加豐富的高級(jí)互動(dòng)和相對(duì)靈活的操作。??如圖２－３所示，它是一個(gè)典型的基于Ａｇｅｎｔ模型系統(tǒng)，Ａｇｅｍ個(gè)體的行動(dòng)不??僅是可以解決個(gè)體自身的求解問(wèn)題也是解決更大規(guī)模求解問(wèn)題的一小部分，也就??是說(shuō)Ａｇｅｎｔ個(gè)體之間的交互需要在一個(gè)共同的環(huán)境之中，這個(gè)環(huán)境規(guī)定了不同??Ａｇｅｎｔ之間相互關(guān)系的屬性，也就是組織關(guān)系。類(lèi)似于魚(yú)群的個(gè)體之間的聚集與??分散的關(guān)系屬性，因此Ａｇｅｎｔ個(gè)體做出決定必須考慮所能影響到它范圍內(nèi)的其他??Ａｇｅｎｔ的影響。其中處理好組織關(guān)系是解決各種問(wèn)題的關(guān)鍵所在，這個(gè)關(guān)系可以??分解成一些基本的組件進(jìn)行定義，然后再對(duì)這次基本的組件建立相應(yīng)的高級(jí)關(guān)系??組成整個(gè)組織關(guān)系，以便能模擬出較為真實(shí)的環(huán)境。??Ｔｉ???Ａｇｅｎｔ

?第四章地鐵人群運(yùn)動(dòng)模型仿真的實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析？向?qū)ふ胰藛T比較少的隊(duì)伍或是兩者綜合考慮的情況。對(duì)于乘客Ａｇｅｎｔ尋路過(guò)程使用基于馬爾可夫的改進(jìn)粒子群算法進(jìn)行尋路，其每次迭代都將產(chǎn)生一個(gè)個(gè)體身的極值Ｐｂｅｓｔｉ。??丨?１?ｍｍｎｔｍｎｍｍｎ＇ｍｗＴＶ＇?”??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[6]蟻群算法的應(yīng)用研究[D]. 汪采萍.合肥工業(yè)大學(xué) 2007
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