面向人群的并行多目標疏散模型研究.pdf

1、在大規(guī)模人群疏散過程中，由于疏散對象所處空間位置各異，因此對應急情況下各自時空路徑的判斷和選擇也各不相同，如何優(yōu)化分配大規(guī)模疏散對象各自的時空路徑，從整體上提高系統(tǒng)的應急性能，是一個非常重要的科學問題。在這方面，傳統(tǒng)的交通流分配模型往往集中于針對單一疏散指標的整體上的路徑分配效果，并沒有兼顧到系統(tǒng)效率和疏散對象的個體疏散需求。本文通過并行時空協(xié)同疏散的多目標路徑分配模型，圍繞緊急情況下大型體育場及建筑物與路網(wǎng)集成環(huán)境下人群疏散行為的時空

2、規(guī)律、時間效率以及并行時空協(xié)同疏散的多目標路徑分配模型進行研究，主要研究內容與結果包含以下幾個方面：
　　 1.建立了大型體育場典型應急下人群疏散性能多目標優(yōu)化模型?？紤]到大型體育場應急情況下人員的最快撤離心理，本文圍繞大型體育場及其周邊路網(wǎng)環(huán)境下人群疏散問題，以路網(wǎng)可達區(qū)域和建筑物結構為依據(jù)建立了混合疏散網(wǎng)絡，設計了疏散時間最短、最大擁擠程度最低和總路徑長度最短3個優(yōu)化指標，并建立了兼顧系統(tǒng)效率與個體需求的多目標時空路徑演化模

3、型。傳統(tǒng)的疏散優(yōu)化方法往往只注重單方面的優(yōu)化結果，例如整體上的疏散效能，而對微觀層面上的行人之間的時空沖突考慮不足，在用戶均衡和系統(tǒng)均衡的多項疏散需求的有效整合上存在著嚴重缺陷。本文基于演化算法理論，著重研究大型體育場典型應急疏散中的群體搜索多目標疏散路徑演化模型，并以此為基礎，從人的疏散路徑角度來構建體育場典型應急情況下的人群疏散性能評估體系，使之兼顧個體的路徑特征和系統(tǒng)的流量特征，實現(xiàn)疏散性能的完整刻畫。
　　 2.提出了基

4、于多目標HEMO模型的CPU+GPU異構并行體育場疏散撤離模型以及相應的IPHEMO算法。對于大規(guī)模人員疏散的路徑分配，CPU單線程算法在時間效率方面存在嚴重的瓶頸，鑒于此，本文提出了按粒度劃分計算任務，從而利用CPU處理復雜邏輯運算，同時采用CUDA GPU作為協(xié)處理器處理大量數(shù)據(jù)運算的異構并行疏散撤離模型，以提高演化模型運用于體育場疏散撤離問題上的時間性能。與此同時，對所提出的異構并行疏散撤離模型的GPU帶寬傳輸模式、演化算子并行化

5、方面進行了改進，實驗結果表明：改進的異構架構在時間性能、帶寬占用上比改進前的異構架構有相當程度的提高。此外，相比于CPU單線程算法，本文提出的IPHEMO算法在體育場疏散路徑分配的總體時間性能、單位時間內的搜索性能上也有較大的提升，驗證了所提出的異構模型在計算時間、收斂性、資源占用上的可行性和有效性。
　　 3.通過對多目標疏散路徑分配算法的通用演化結構的分析與提煉，建立了能夠抽象描述多種不同類型多目標優(yōu)化算法的軟件工程設計模式

6、。該模式面向軟件工程泛型抽象與提取設計模式的要求，針對多類演化算法進行了統(tǒng)一接口設計，能夠具體應用于體育場人群疏散撤離問題。與常規(guī)策略模式不同，該模式定義了不同種類的體育場疏散路徑分配多目標優(yōu)化算法的共同接口，以及不同的數(shù)據(jù)抽象對象，能夠為建立疏散路徑分配算法庫提供一定的理論指導。本文對疏散算法抽象設計原則的建立與具體實現(xiàn)進行了有益的嘗試，同時也探索了應用于現(xiàn)實優(yōu)化問題的設計模式以及算法實現(xiàn)方法。
　　 4.建立了應用于體育場疏

7、散路徑分配的開源多目標演化算法庫。該算法庫基于C++0x標準和演化算法理論跨平臺構建，能夠進行最優(yōu)算法/參數(shù)組合的統(tǒng)計分析檢驗同時自動生成實驗結果的統(tǒng)計、繪圖存檔，其中包含的并行化實驗任務運行功能節(jié)省了大批量實驗任務的運行、統(tǒng)計、分析對比時間，減少甚至消除了人為實驗誤差的可能，為疏散撤離算法大規(guī)模實驗的自動化和對比檢驗提供了基于實驗理論支撐的新集成工具與有效方案。算法庫在武漢沌口體育場多目標疏散路徑分配方案中的實驗結果與數(shù)據(jù)分析說明：算