人群疏散仿真中路徑規(guī)劃及碰撞檢測方法研究.pdf

1、近年來，火災、恐怖襲擊等危險事故頻發(fā)，事故發(fā)生時，若沒有在有效的時間內(nèi)緊急組織人員疏散會造成巨大的財產(chǎn)損失甚至人員傷亡。因此當緊急事故發(fā)生時，人群如何在有限的疏散時間內(nèi)盡快到達安全避難場所成為研究的熱點問題，通過對緊急情況下人群運動行為進行模擬和評估，能對場所的結(jié)構(gòu)設計及應急預案的制定提供參考。在疏散運動中，由于個體不僅受到自身心理因素還受到周圍環(huán)境的影響，很難用數(shù)學模型準確描述。群體智能算法是根據(jù)自然界中如蜜蜂、螞蟻、鳥類、魚類等產(chǎn)生

2、的群體行為建立的模型，具有其他模型無法比擬的分布性、簡單性和自組織性等優(yōu)點。因此，將其用于模擬人群疏散行為，并建立仿真模型可以提高仿真的真實性和高效性。
　　作為一種近年來新提出的群體智能算法，螢火蟲算法的來源是對螢火蟲生物習性的模擬，如覓食或吸引同伴等。在螢火蟲模型中，每只螢火蟲有感知范圍并呈現(xiàn)一定的趨眾性和自組織性，這與人群疏散過程中的個體有類似的行為特性。因此，本文將螢火蟲算法用在人群疏散仿真中進行路徑規(guī)劃。由于人群疏散仿真

3、場景中模擬人群個體的粒子沒有思維意識，不能自適應性的檢測周圍環(huán)境的變化，以至于與障礙物發(fā)生發(fā)生碰撞，導致仿真效果不佳。因此，本文提出了簡單高效的碰撞檢測算法，能對碰撞及時作出反應，從而避免發(fā)生穿透現(xiàn)象，提高仿真的真實性。
　　本文的主要工作及創(chuàng)新點如下：
　　(1)螢火蟲算法在求解優(yōu)化問題時存在收斂速度慢、求解精度不高的缺陷，以此對其進行改進。改進時并不不是單純地改進原有算法的參數(shù)或公式，而且結(jié)合其它群體智能算法的優(yōu)勢，借鑒

4、微粒群算法中采用的全局最優(yōu)機制，將其引入到螢火蟲算法的位置更新中，通過對原始群體智能算法進行結(jié)合，提高算法的復雜優(yōu)化能力。
　　(2)提出一種基于元胞自動機的碰撞檢測算法。將場景空間比作元胞空間，把場景進行網(wǎng)格劃分，根據(jù)障礙物的位置判斷網(wǎng)格是否被占用。當檢測出碰撞后，設定一定的規(guī)則避免粒子與障礙物發(fā)生碰撞，提高了疏散仿真的真實性。
　　(3)在疏散過程中，人群可能會經(jīng)歷多個出口才能達到最終安全出口。為了避免某個出口出現(xiàn)過度擁

5、擠的情況，在疏散個體面臨多個出口選擇時，受人工蜂群算法思想的啟發(fā)，提出一種多目標優(yōu)化的人群分流算法。算法綜合考慮了出口的擁擠度和距離因素，提高了疏散的高效性。通過分析出口數(shù)量和人群規(guī)模對疏散時間的影響，為建筑物的設計和制定合理的疏散方案提供了參考。
　　(4)基于VS2003+ACIS+HOOPS+SQL Server2005平臺，設計并實現(xiàn)了基于改進螢火蟲算法的人群疏散仿真系統(tǒng)，用于實現(xiàn)對人群疏散過程的仿真模擬。將上述理論應用到