多出口场景下考虑动态出口选择的人员疏散

为使多出口场景下人员疏散情况与实际更吻合,基于元胞自动机(CA)建立考虑更换目标出口的动态出口选择模型。综合考虑行人到出口的距离和出口前的拥挤程度对其选择的影响;通过选择模糊度和出口保持率来模拟行人选择出口的犹豫和随机性;再根据疏散环境的变化计算各出口被选择概率,更新行人的目标出口。比较动态出口选择策略与静态出口选择策略的差异。结果表明:动态出口选择策略有低密度无效和高密度有效2个阶段,且在高密度下选择模糊度小更利于疏散。出口保持率的增加能否提高疏散效率与选择模糊度有关。出口区域半径的增加在一定程度上能降低疏散时间。与静态出口选择策略相比,该策略可以提高出口利用率,缓解各出口密度不平衡程度,提高疏散效率。

改进蚁群算法的拥堵环境疏散路径规划研究

针对突发事件疏散过程中人员拥堵对于疏散路径选择的影响,提出拥堵环境下的改进蚁群算法疏散路径规划模型。以二维栅格环境为基础,识别陷阱栅格,建立角栅格环境模型,对初始信息素进行差异化处理,改善蚁群算法初期搜索较为盲目的问题;结合路径拥堵程度和终点对蚂蚁路径选择的影响改进启发函数,避免陷入局部最优,提高搜索路径质量;引入信息素衰减系数惩罚经过拥堵区域的路径,并结合Dijkstra算法得到的次优路径,改进信息素的更新方式;通过最短路径优化操作,减少最短路径的无效节点与多余转折点,提高路径平滑度。仿真实验结果的对比分析表明,改进后的蚁群算法在有无拥堵情况下都能快速高效地规划出更平滑的最优疏散路径。