本文關(guān)鍵詞：基于Agent地鐵人員疏散模型仿真研究

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【摘要】：隨著現(xiàn)代化城市交通的不斷發(fā)展和完善,地鐵在大客流運輸方面承擔(dān)著重要的任務(wù)。其能耗低,污染小,對城市和社會的經(jīng)濟發(fā)展意義大。由于建筑結(jié)構(gòu)和布局方面的特殊性,以及客流量大、人員集中的特點,地鐵場所又是群死群傷、損失慘重的惡性公共安全事件易發(fā)生地點。因而人員應(yīng)急疏散成為當(dāng)今地鐵安全管理的重點。分析疏散環(huán)境,構(gòu)建合理疏散模型,準(zhǔn)確進(jìn)行人員疏散仿真,具有一定的價值和意義。本文主要工作內(nèi)容如下:(1)基于地鐵車站的建筑結(jié)構(gòu)和應(yīng)急狀態(tài)下的疏散環(huán)境,分析了影響人員疏散行為的因素,以應(yīng)急狀態(tài)下人類行為和心理為基礎(chǔ),分析緊急狀態(tài)下人員可能產(chǎn)生的心理及相應(yīng)的行為以及這些行為對疏散過程的影響。(2)疏散模型的構(gòu)建。考慮個體在疏散中行為和認(rèn)知的差異,將疏散人群分為三類,引入人工智能理論中智能Agent技術(shù)作為構(gòu)建地鐵人員疏散模型手段,在Multi-Agent系統(tǒng)下,構(gòu)建疏散模型仿真框架,并給出模型的數(shù)學(xué)描述。該模型由多個不同模塊組成,采用元胞自動機理論對疏散環(huán)境進(jìn)行網(wǎng)格劃分和空間幾何建模,將每個疏散人員看成一個獨立的Agent,每個Agent通過自身屬性和外界環(huán)境信息控制自身,從而在地鐵環(huán)境中運動。(3)對基本微粒群算法進(jìn)行改進(jìn)。本文利用遺傳算法理論將基本微粒群算法進(jìn)行改進(jìn),并應(yīng)用到模型中。通過遺傳算法和微粒群算法的結(jié)合,尋到一組近似最優(yōu)的疏散指令序列,在這一疏散指令序列的指示下,Agent結(jié)合自身的生理、心理和決策開始行動并向安全出口逃生。算法的改進(jìn)實現(xiàn)了靜態(tài)模型向動態(tài)模型的轉(zhuǎn)化,并利用測試函數(shù)對本文提出的改進(jìn)的微粒群算法與基本微粒群算法遺傳算法進(jìn)行對比測試并對測試結(jié)果進(jìn)行分析。(4)開發(fā)疏散仿真程序。選用杭州武林廣場地鐵車站及一些設(shè)定的場景,利用此模型模擬人員疏散、對疏散行為進(jìn)行仿真并計算疏散時間,證明了該模型有較好的擬真度,并結(jié)合仿真結(jié)果提出地鐵日常疏散建議。
【關(guān)鍵詞】：Agent 人員疏散 PSO 疏散模型 地鐵車站
【學(xué)位授予單位】：中國計量學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U298;TP18
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-14
• 1 緒論14-23
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 地鐵疏散研究的目的與意義15-16
• 1.3 地鐵人員疏散模型國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-20
• 1.3.1 人員疏散模型研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3.2 地鐵人員疏散研究進(jìn)展分析19-20
• 1.4 本文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排20-22
• 1.4.1 論文主要研究內(nèi)容20
• 1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排20-21
• 1.4.3 技術(shù)路線21-22
• 1.5 本章小結(jié)22-23
• 2 地鐵車站疏散環(huán)境和人員疏散行為分析23-31
• 2.1 地鐵建筑物特點23-26
• 2.1.1 結(jié)構(gòu)復(fù)雜23-24
• 2.1.2 人員密度大24
• 2.1.3 疏散距離長、排煙排熱困難24
• 2.1.4 安全疏散時間短24-26
• 2.2 疏散心理特征分析26-29
• 2.2.1 人員生理因素26-27
• 2.2.2 人群心理分析27-29
• 2.3 人員疏散行為29-30
• 2.4 疏散人員密度與速度分析30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 3 基于Agent疏散模型建立31-43
• 3.1 Agent理論31-33
• 3.2 Multi-Agent系統(tǒng)33
• 3.3 疏散模型構(gòu)建33-36
• 3.4 模型數(shù)學(xué)描述36-37
• 3.5 模型主要部分37-42
• 3.5.1 環(huán)境空間建模37-39
• 3.5.2 個體Agent屬性模型39
• 3.5.3 Agent的決策39-41
• 3.5.4 Agent行動41-42
• 3.6 本章小結(jié)42-43
• 4 基于改進(jìn)的微粒群優(yōu)化算法人員移動模型43-57
• 4.1 基本微粒群優(yōu)化算法43-44
• 4.1.1 算法原理43-44
• 4.1.2 算法特點44
• 4.2 PSO算法的改進(jìn)方法44-46
• 4.3 改進(jìn)的PSO算法在疏散過程中的應(yīng)用46-50
• 4.4 改進(jìn)的算法特征分析50-55
• 4.5 疏散行為仿真55-56
• 4.5.1 疏散人群擁擠行為55
• 4.5.2 疏散人群排隊行為55-56
• 4.6 本章小結(jié)56-57
• 5 基于Agent人員疏散微觀模型仿真實例57-68
• 5.1 疏散仿真平臺57
• 5.2 地鐵車站模型仿真57-60
• 5.2.1 疏散環(huán)境初始化58-59
• 5.2.2 人員屬性初始化59-60
• 5.3 仿真結(jié)果分析60-67
• 5.3.1 疏散過程分析60-62
• 5.3.2 模型特征分析62-63
• 5.3.3 疏散時間分析63-67
• 5.4 地鐵安全管理建議67
• 5.5 本章小結(jié)67-68
• 6 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 總結(jié)68-69
• 6.2 展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 作者簡介74

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：700452