人群疏散模拟仿真软件系统自主研发与应用——以Pedynamics为例

为更加精准地分析与评估公共场所突发事件下人员疏散的需求,自主研发了新一代人群疏散模拟仿真软件Pedynamics。以某地铁场景为例,比较分析Pedynamics与商业软件Pathfinder和AnyLgoic用于模拟地铁车站不同客流量下的疏散过程,并进行讨论,提出改进人群疏散效率的措施。研究结果表明:Pedynamics软件采用前后端分离的架构进行模块化开发,易于升级维护;后端采用的人群疏散计算模型结合了人群疏散动力学特别是人员有限理性路径选择行为方面的研究成果,能够真实体现行人的疏散行为特征;软件前端的场景预处理界面能够帮助用户简单、快速地基于图纸构建疏散场景,可视化及数据统计模块支持多视角查看模拟结果和疏散数据,提高工程应用的效率。研究结果可为人群疏散风险评估提供技术支持。

大型公共文化设施引导式人群疏散方法研究进展

大型公共文化设施建筑空间复杂,人群密度大,紧急情况下的人群自由疏散容易导致应急管理事件,应合理安排疏散引导提高疏散效率。介绍了大型公共文化设施疏散应急管理的重要性及其面临的挑战,如人群密集、复杂结构空间及安全保障等;从标识牌和引导员2种引导模式对现有的引导式人群疏散方法进行了综述,探讨了未来的研究方向和发展趋势。希望为大型公共文化设施的安全管理提供参考和借鉴,以提升应急疏散的效率和安全性。

基于随机森林的人群疏散预测及影响因素分析

为对人群疏散预期目标快速预测,分析预期目标与多重影响因素之间的关系,提出基于疏散仿真模拟和随机森林相结合的预测模型。首先,构建人群疏散三维模型;其次,分析影响疏散的关键因素;最后,基于随机森林构建预测模型,开展预测变量的重要性分析。研究结果表明:该方法能对预期目标进行快速预测,预测准确度达到94%;基于变量重要性分析发现,人员数量对疏散的影响显著,且小群体的存在对疏散也有重要影响。研究结果可为人群安全疏散评估提供一定参考。

考虑群组特性的低能见度下铁路枢纽候车区人群疏散研究

为探究低能见度下铁路枢纽候车区环境中,群组特性对人群疏散的影响,通过开展低能见度下个体和群组混合人群疏散实验,计算分析疏散时间、疏散速度、群组构型等数据,探讨不同人员密度场景下群组行为的动态特性。在此基础上构建疏散模型进一步分析群组比例的影响。结果表明:座位区走廊及出口前通道存在人群短时聚集的风险;中、低密度场景下,2人群组疏散速度显著大于3人群组,男性群组疏散速度显著大于女性群组;在疏散过程中,女性群组表现为慢速、有序,男性群组相对快速、无序。此外,仿真模拟结果显示,高密场景下,40%的群组比例取得的疏散时间最短。从实验分析及仿真结果出发,对考虑群组特性的低能见度下铁路枢纽候车区人群疏散提出建议,为管理者和决策者制定疏散策略提供参考。

基于危险源影响的异构人群疏散模型

为研究危险情况下人群疏散的特点,结合社会力模型,考虑个体差异的前提下,提出1种基于异构的情绪感染模型的人群疏散仿真方法,根据个体的性格、性别、文化程度的特征将个体差异化,并且利用上述特征差异化计算不同的个体在危险情况下的恐慌程度,进而改进社会力模型中行人力的计算。研究结果表明:个体人数较少时,危险源会缩短疏散时间;危险源的不同位置对个体疏散时间也有一定的影响,处在密闭空间中心附近的危险源会增加个体疏散时间,其他位置的危险源会减少个体疏散时间;面对紧张情况,男性和较高文化程度的个体会更加从容地面对紧张情况。研究结果可为危险情况下行人疏散提供指导作用。

基于势能场元胞自动机的不同个性人群疏散仿真

为了综合考虑人群个性和室内环境对疏散的综合影响,采用势能场元胞自动机(FFCA)模型模拟混合有不同性格行人的疏散.该模型构建了人群疏散环境的时空网络图,并通过计算最小运动消耗(LTC)路径建立静态势能场.疏散人群根据性格特征被分为3类,每类人群都可能使用不同的策略来平衡疏散中的运动和时间消耗.在每个时间步,每位行人都能根据随时变化的FFAC模型选择下一个移动目标.行人会根据自己的决策机制不断规划新路线或选择等待,直到到达出口.疏散模拟选择在不同的复杂疏散场景中进行,如多出口房间、教室和地铁,且疏散人群由不同性格的稠密人群混合而成.该研究为揭示行人心理、逃生环境与疏散行为之间的内在联系提供了一种新的方法.

基于智能体的消防火灾中人群疏散模型构建及防控体系建设

由于我国大型、高层公共设施的兴建,人群在大型商业建筑中的聚集显著增加。如何有效应对各种消防火灾问题,迅速、高效地引导并疏散相关设施内人群,成为大型公共设施兴建需要重点考虑的问题。因此,文章以人群火灾响应为依据,依托智能体消防模型模拟疏散及防控方式并加以认证,以便能更有效地应对相关困境。

基于元胞自动机的出口吸引概率及弹性参数的密集人群疏散模型

为了描述行人在多属性参数下的疏散行为,结合元胞自动机和弹性参数,提出一种新的行人疏散模型.在考虑出口吸引概率的基础上,通过计算行人移动代价判定行人下一步移动目标位置.使用Python语言进行建模,并对疏散过程进行仿真分析.仿真结果表明,在影响出口吸引概率的参数中,行人到出口的距离为主要影响因素,占58.76%,而人流量为次要影响因素,占41.24%.以一般情况下的疏散效率为基准,适当增加女性占比,可使疏散效率提高6.86%.另外,增加平均体质量与拥挤度可使疏散效率分别降低4.12%和8.34%.

突发事件下人群疏散交通方式选择仿真与分析

为制定合理的疏散资源分配方案,建立基于不同社会背景集群的人群疏散交通方式选择模型。通过分析突发事件下人群疏散交通方式选择的影响因素,设计陈述性偏好(SP)调查问卷,得到样本在突发事件下的选择偏好基础数据;采用因子分析法对数据进行降维处理,采用聚类算法最大程度消除个体异质性的影响;基于多项Logit回归分析和SVM模型预测,分别建立基于不同社会背景集群的突发事件人群疏散交通方式选择模型。研究结果表明:不同集群之间的疏散方式选择模型存在差异性,这是由数据集的异质性造成的,本文建立的选择模型可尽量避免异质性对模型预测结果的影响;多项Logit模型总预测准确率达76.32%,比传统非聚类模型提升15.54%;SVM模型总预测准确率达83.85%,比非聚类模型提升8.95%。研究结果可为管理者制定疏散资源分配方案提供依据。

基于自适应共生生物搜索的人群疏散方法

为了解决传统场域模型在刻画人群疏散过程中的不足,基于自适应共生生物搜索方法来改进场域模型,构建了一种新的室内空间人群疏散优化模型。首先,该模型将路径拥挤度和局部方向拥堵度2个因素融入场域模型,以此构建最小疏散时间的目标优化函数。其次,通过调整动态自适应因子对共生生物搜索的共栖阶段进行扰动,解决优化方法的局部最优问题。最后,根据搭建的真实疏散环境与仿真试验平台,对比分析了改进模型与传统场域模型之间的性能状况。结果表明:传统场域模型在出口处容易造成大量拥挤,而优化模型能够有效实现躲避拥堵;同时优化模型可以根据不同时间段动态调整疏散策略,提高疏散效率。

基于元胞自动机的人群疏散出口设置研究

为研究公共场所出口条件对人群疏散效率的制约程度,通过MATLAB软件建立元胞自动机模型来实现人群疏散仿真模拟。出口客观条件对人群疏散的限制程度可通过完成疏散所需时间步长体现出来,仿真结果可以反映不同人群安全风险指标对疏散效率的影响程度。仿真结果表明,待疏散场所出口宽度对人群疏散效率有明显影响,大型公共场所总门宽小于2 m时会大幅限制疏散效率,随着出口宽度的增加,人群所需疏散时间步长减少;在保证单出口宽度不过窄情形下,场所出口总宽度为一定值,双出口设置比单出口设置更利于提高人群疏散效率。

人群疏散虚拟现实模拟系统——Guarder

人群疏散的虚拟现实模拟就是利用虚拟现实技术,在计算机生成空间中建立公共设施和人群的三维模型,设定各种可能发生的安全危机和相应的疏散预案,模拟并三维地展示人群疏散场景;通过对模拟结果进行统计分析,可以验证人群疏散应急预案的合理性和有效性.介绍了人群疏散模拟虚拟现实系统Guarder设计的核心思想,提出了技术框架,详细阐述了其中的复杂环境语义表示、群体运动仿真等关键技术,并给出了应用实例,最后列举了几个前沿研究问题.

地铁车站出口布局对人群疏散性能的影响

以现有的社会力模型为基础进行地铁车站人员疏散的仿真分析。社会力模型以牛顿动力学为基础,由不同力的表达式体现行人不同的动机和影响,比如人与人、人与环境的社会心理和物理作用。该模型模拟结果可靠,比较接近真实情况,但缺点是计算量太大、运算效率低。本文据此对社会力模型进行优化,比如障碍物作用力的静态网格处理以及应用局部性原理,使得该模型能更为真实的体现人群的运动,同时也可提高运算效率。以南京新街口地铁车站为仿真对象,针对车站出口布局对人员安全疏散性能的影响进行计算机仿真并加以分析,其结果可为地铁车站的出口布局提供设计依据。

公众聚集场所人群疏散基础数据的分析

针对直接利用国外的人群疏散基础数据进行我国公共聚集场所人群疏散的模拟将会产生不准确的预测结果、导致这些场所人员安全得不到保证的问题,通过对大量国内外相关数据的搜集、整理和分析,确定了6种基础数据是建立疏散模型和开发疏散模拟软件的必备基础,包括:人员类型和人群的组成、人员水平投影面积和形状、人员密度、人员行走速度、边界效应宽度和预动作时间;总结出获取基础数据的4种主要方法,即直接观测和录像观测、人群疏散演习、个体试验和问卷调查;并确定了可在现有资料中直接获得并使用的数据以及仍需要进一步研究确定的数据。研究结论为公共聚集场所人群疏散问题的研究提供了参考和依据。

车站客流观测及其对人群疏散动力学模型的验证

介绍了2006年春节期间在武昌火车站进行的客流观测研究,并利用所观测到的数据来验证以前所开发的人群疏散动力学模型.该人群疏散动力学模型建立在对个体人员在周围人群影响下的全局运动分析,模型表明个体人员移动速度主要由以下两个因素决定:前后行人的影响,和行人的自主驱动力影响.其中第一个因素表明人员的移动速度与人员拥挤密度呈对数关系.第二个因素则主要取决于个体试图逃离群体运动控制的一种主观能动性.该预测模型和观测数据能够有效的指导公共建筑及交通系统的人员疏散设计.

人群疏散行为仿真技术研究

提出并建立了一种人群疏散仿真模型。针对疏散空间中障碍物的动态布局,采用网格法获得各障碍物包围盒坐标,依据最短路径原则采用几何法确定每个个体起始疏散路径,解决了人群疏散的空间连续性问题。针对人群疏散时个体之间的差异性,依据个体与个体之间的作用力、摩擦力动态改变个体的行进方向,以及依据人群密度采用人群疏散速度模型实时确定每个个体的运动速度,解决了个体之间的动态避碰、绕行和超越等问题。针对人群疏散时多个出口的选择问题,提出了把出口拥挤状态与个体心理慌乱状态相结合的出口选择方法。最后采用粒子系统实现了上述人群疏散行为的二维仿真并取得了较好的效果。

蚁群元胞优化算法在人群疏散路径规划中的应用

针对疏散路径规划问题,以栅格化地图为背景的基础上,提出了蚁群元胞优化算法.首先为统一仿真时间步长,建立以六边形元胞为基础的栅格地图;然后利用静态势场对启发函数进行优化,利用分段更新规则优化信息素更新方式;最后,将模型参数作为粒子群优化算法的粒子位置信息进行优化,求解参数的最优组合值.仿真结果表明:采用蚁群元胞优化模型进行疏散路径规划时,不仅加快了搜索速度,而且增大了解空间,提高了搜索能力,可以有效避免陷入局部最优解.

基于多智能体和元胞自动机人群疏散行为研究

突发事件下人群疏散行为是安全领域的研究热点,分析复杂环境下行为决策和个人心理、生理对疏散行为和时间的影响,为公共场所安全设计和制订应急预案提供可靠依据。如何体现群体的整体性和个体的差异性是人群疏散仿真的难点。为解决上述问题,提出一种多智能体和元胞自动机的人群疏散模型。首先将元胞空间中被虚拟人个体占据的元胞视为一个独立的Agent,并将元胞及其状态进行封装,扩展为具有自主性的Agent。然后通过设计各种人群疏散行为策略做为演化规则,实现个体的差异性,较好地体现了个人个性、体力、心理(恐慌度)等对疏散行为的影响。仿真结果表明,考虑了个体内在因索的人群疏散模型更接近现实,进一步提高了模型对实践的指导意义。

体育赛场人群疏散过程滞留人数定量模型研究

体育赛场历史事故统计分析表明,出口堵塞为导致人群拥挤踩踏事故发生的主要原因。滞留人群是疏散过程最常见的一种人流形式,同时也是拥挤踩踏事故风险的主要承载体。基于人群流量与人群密度关系建立了体育赛场时间维变量的滞留人数定量模型。体育赛场看台不同宽度出口人群疏散计算结果表明,滞留人数不仅对人群疏散时间有直接影响,而且与事故发生概率之间存在一定的关系。该模型可用于指导体育赛场出口设计,疏散路线选择及应急预案的编制等。

一种基于多出口环境的人群疏散改进模型

为有效提高多出口环境下人群疏散的模拟精度,基于社会力模型和粒子鸽群算法,建立一种新的人群疏散模型;该模型改进传统社会力模型中影响行人运动的自驱力方向,利用场域模型来获得行人的运动方向,同时将此方向作为社会力模型中自驱力方向;结合场域值、平均速度和拥挤度提出多出口环境下的疏散优化模型,并通过粒子鸽群算法对上述优化模型实现快速求解。结果表明:随着人群密度的增加,平均疏散速度呈现出先降低后缓慢增加的趋势;在人群密度较小时,场域权重值越大对应的疏散时间越小。