本文關鍵詞：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著重要的任務。其能耗低,污染小,對城市和社會的經(jīng)濟發(fā)展意義大。由于建筑結構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。因而人員應急疏散成為當今地鐵安全管理的重點。分析疏散環(huán)境,構建合理疏散模型,準確進行人員疏散仿真,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構和應急狀態(tài)下的疏散環(huán)境,分析了影響人員疏散行為的因素,以應急狀態(tài)下人類行為和心理為基礎,分析緊急狀態(tài)下人員可能產(chǎn)生的心理及相應的行為以及這些行為對疏散過程的影響。(2)疏散模型的構建。考慮個體在疏散中行為和認知的差異,將疏散人群分為三類,引入人工智能理論中智能Agent技術作為構建地鐵人員疏散模型手段,在Multi-Agent系統(tǒng)下,構建疏散模型仿真框架,并給出模型的數(shù)學描述。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行改進。本文利用遺傳算法理論將基本微粒群算法進行改進,并應用到模型中。通過遺傳算法和微粒群算法的結合,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。算法的改進實現(xiàn)了靜態(tài)模型向動態(tài)模型的轉化,并利用測試函數(shù)對本文提出的改進的微粒群算法與基本微粒群算法遺傳算法進行對比測試并對測試結果進行分析。(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定的場景,利用此模型模擬人員疏散、對疏散行為進行仿真并計算疏散時間,證明了該模型有較好的擬真度,并結合仿真結果提出地鐵日常疏散建議。
【關鍵詞】：Agent 人員疏散 PSO 疏散模型 地鐵車站
【學位授予單位】：中國計量學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：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展分析19-20
• 1.4 本文研究內(nèi)容及結構安排20-22
• 1.4.1 論文主要研究內(nèi)容20
• 1.4.2 論文結構安排20-21
• 1.4.3 技術路線21-22
• 1.5 本章小結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 結構復雜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 疏散模型構建33-36
• 3.4 模型數(shù)學描述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42-43
• 4 基于改進的微粒群優(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算法的改進方法44-46
• 4.3 改進的PSO算法在疏散過程中的應用46-50
• 4.4 改進的算法特征分析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67-68
• 6 總結與展望68-70
• 6.1 總結68-69
• 6.2 展望69-70
• 參考文獻70-74
• 作者簡介74

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本文編號：700452