基于分片網(wǎng)絡(luò)的體育場(chǎng)人員疏散多目標(biāo)優(yōu)化研究.pdf

1、不同的疏散場(chǎng)景具有不同的疏散特點(diǎn)，疏散場(chǎng)景的出口位置、內(nèi)部結(jié)構(gòu)等特點(diǎn)對(duì)疏散過程具有重要的影響。根據(jù)疏散場(chǎng)景的相應(yīng)特點(diǎn)進(jìn)行疏散建模，有利于疏散路徑方案性能的提高。露天體育場(chǎng)呈近似環(huán)形結(jié)構(gòu)，看臺(tái)區(qū)域環(huán)繞內(nèi)環(huán)分布，多個(gè)出口環(huán)繞外環(huán)分布，看臺(tái)出口之間存在對(duì)應(yīng)關(guān)系。這種結(jié)構(gòu)決定了體育場(chǎng)人員疏散具有由內(nèi)環(huán)看臺(tái)區(qū)域向外環(huán)出口疏散的獨(dú)特特點(diǎn)。目前關(guān)于體育場(chǎng)人員疏散規(guī)劃的研究可以分為基于疏散仿真的路徑規(guī)劃和從優(yōu)化角度進(jìn)行的疏散路徑規(guī)劃。從優(yōu)化角度進(jìn)行的研

2、究大部分為單目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化或者將多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化，而以多目標(biāo)優(yōu)化理論為基礎(chǔ)的多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化研究相對(duì)較少。多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化又往往采用通用多目標(biāo)優(yōu)化算法，而基于體育場(chǎng)人員疏散特點(diǎn)的專用多目標(biāo)優(yōu)化算法較少。通用多目標(biāo)優(yōu)化算法利用偽隨機(jī)比例過程對(duì)疏散路徑進(jìn)行搜索，缺乏領(lǐng)域知識(shí)的指導(dǎo)，容易陷入盲目搜索?；隗w育場(chǎng)人員疏散特點(diǎn)的專用多目標(biāo)優(yōu)化算法，借助領(lǐng)域知識(shí)，增強(qiáng)了搜索的目的性，縮小了搜索空間的范圍，容易得到疏散

3、效率更高、疏散性能更好的疏散路徑方案。綜上所述，為了提高體育場(chǎng)人員疏散效率，改進(jìn)疏散方案性能，基于體育場(chǎng)人員疏散特點(diǎn)的多目標(biāo)疏散路徑規(guī)劃是一個(gè)亟待解決的問題。為了解決這一問題，本文從以下幾方面做了研究:
　　 1)為了提高疏散方案的疏散效率、改善疏散性能，本文針對(duì)體育場(chǎng)看臺(tái)區(qū)域和出口呈現(xiàn)分片對(duì)應(yīng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特點(diǎn)，將整個(gè)體育場(chǎng)抽象為一個(gè)分片網(wǎng)絡(luò)，建立了基于體育場(chǎng)特點(diǎn)的分片網(wǎng)絡(luò)人員疏散模型，并提出了基于該模型的分片化多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化

4、算法。
　　 露天體育場(chǎng)呈近似環(huán)形，看臺(tái)區(qū)域圍繞內(nèi)環(huán)分布，多個(gè)出口圍繞外環(huán)分布的特點(diǎn)，看臺(tái)出口之間分片對(duì)應(yīng)。利用這種結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，將體育場(chǎng)抽象為分片網(wǎng)絡(luò)來引導(dǎo)被疏散人員的疏散過程。被疏散人員在該網(wǎng)絡(luò)的引導(dǎo)下，只能向位于自己分片的出口疏散，防止了疏散過程中出現(xiàn)跨分片長(zhǎng)路徑，有利于縮短疏散路徑長(zhǎng)度，提高疏散效率?；诜制W(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了考慮網(wǎng)絡(luò)清空時(shí)間、總和路徑長(zhǎng)度、累積擁擠度三個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的基于體育場(chǎng)特點(diǎn)的分片網(wǎng)絡(luò)人員疏散模型，并提出了基于

5、該模型的分片化多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化算法。
　　 數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明，與基于分層網(wǎng)絡(luò)的分層化多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化算法相比，本文提出的分片化多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化算法有效地提高了疏散方案的疏散效率以及非劣方案集的收斂性。但是，分片化多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化算法得到的非劣疏散方案的擁擠狀況卻差于分層化多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化算法得到的非劣疏散方案的擁擠狀況。
　　 2)為了改善疏散方案的擁擠狀況、進(jìn)一步提高疏散效率，本文提出了優(yōu)先級(jí)Pareto偏序關(guān)系

6、及基于優(yōu)先級(jí)Pareto偏序關(guān)系的向量信息素選路方法。
　　 基于優(yōu)先級(jí)Pareto偏序關(guān)系的向量信息素選路方法可以優(yōu)先考慮與疏散效率、擁擠狀況等疏散性能關(guān)系密切的因素（如到體育場(chǎng)中心點(diǎn)的距離、到出口的距離），有效濾除次要因素的干擾，從而能夠更加有效地改善疏散效率、擁擠狀況等疏散性能。本文為了改善分片化多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化算法得到的疏散方案的擁擠狀況，利用基于優(yōu)先級(jí)Pareto偏序關(guān)系的向量信息素選路方法替代了算法中原來使用的基于

7、傳統(tǒng)Pareto偏序關(guān)系的向量信息素選路方法。
　　 傳統(tǒng)蟻群算法的選路方法所使用的概率轉(zhuǎn)移函數(shù)中所考慮的影響選路過程的多個(gè)因素之間必須是相互獨(dú)立的。然而，實(shí)際選路時(shí)，影響選路的多個(gè)因素之間并不一定相互獨(dú)立。為了充分考慮影響選路各個(gè)因素，本文采用了基于傳統(tǒng)Pareto偏序關(guān)系的向量信息素選路方法替代了傳統(tǒng)蟻群算法的選路方法。基于傳統(tǒng)Pareto偏序關(guān)系的向量信息素選路方法認(rèn)為每種影響選路的因素對(duì)疏散效率、擁擠狀況等疏散性能具有相

8、同的影響，然而，實(shí)際上，其中某些因素，如到出口的距離、到體育場(chǎng)中心點(diǎn)的距離，往往比其它一些因素對(duì)疏散效率、擁擠狀況等疏散性能具有更大的影響。因此，本文提出了一種基于優(yōu)先級(jí)的Pareto偏序關(guān)系，并基于此提出了基于優(yōu)先級(jí)Pareto偏序關(guān)系的向量信息素選路方法。比起基于傳統(tǒng)Pareto偏序關(guān)系的向量信息素選路方法，基于優(yōu)先級(jí)Pareto偏序關(guān)系的向量信息素選路方法可以優(yōu)先考慮與疏散效率、擁擠狀況等疏散性能關(guān)系密切的因素，有效濾除次要因素的

9、干擾，從而能夠更加有效地改善疏散效率、擁擠狀況等疏散性能。然而，基于優(yōu)先級(jí)Pareto偏序關(guān)系的向量信息素選路方法的分片化多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化算法得到的非劣方案集的多樣性卻差于基于傳統(tǒng)Pareto偏序關(guān)系的向量信息素選路方法的分片化多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化算法得到的非劣方案集的多樣性。
　　 3)為了保證提高疏散效率、改善擁擠狀況的同時(shí)，提高非劣方案集的多樣性，本文提出了種群信息素更新策略。
　　 種群信息素更新策略使各條路上的

10、信息素更新可以向著幾個(gè)不同的方向同時(shí)進(jìn)行，比起傳統(tǒng)信息素更新策略，使得信息素的更新更加多樣化，進(jìn)而增加了非劣方案集的多樣性。為了提高基于優(yōu)先級(jí)Pareto偏序關(guān)系向量信息素選路方法的分片化多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化算法得到的非劣方案集的多樣性，本文利用種群信息素更新策略替代了該算法中的傳統(tǒng)信息素更新策略。
　　 數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明，相比利用傳統(tǒng)信息素更新策略的基于優(yōu)先級(jí)Pareto偏序關(guān)系向量信息素選路方法的分片化多目標(biāo)疏散路徑優(yōu)化算法，利用