李偉許強(qiáng)張穎

（重慶交通大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，400074，重慶∥第一作者，教授）

隨著國(guó)內(nèi)外許多城市的軌道交通網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展，形成了較多的多線換乘樞紐站點(diǎn)或大型多交通模式互聯(lián)互通站點(diǎn)，即軌道交通樞紐。這些樞紐存在著交通方式多層次、旅客客流多方向、旅客流量大而發(fā)散的典型特征。在一個(gè)旅客人群密度極高，且相對(duì)封閉的軌道交通樞紐空間中，當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)情況時(shí)，如何采取合理的技術(shù)和管理措施，將封閉空間中的人員安全、迅速地疏散到開(kāi)闊地帶，保障軌道交通運(yùn)輸系統(tǒng)的順利運(yùn)行，是一個(gè)極為重要且新穎的公共安全課題。

1 軌道交通樞紐緊急疏散技術(shù)現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)外許多研究者從不同方面對(duì)軌道交通樞紐的人員疏散問(wèn)題進(jìn)行了研究，總體上可分為軌道交通樞紐疏散空間環(huán)境設(shè)計(jì)、疏散人員客流環(huán)境分析、疏散行為模式研究等3個(gè)細(xì)分研究領(lǐng)域。

1.1 疏散空間環(huán)境設(shè)計(jì)

軌道交通樞紐空間環(huán)境分析主要指軌道交通樞紐內(nèi)部的站臺(tái)、站廳等空間布局形式在緊急事件發(fā)生時(shí)，對(duì)人員疏散效果的影響。研究多圍繞軌道交通樞紐建筑布局、建筑設(shè)計(jì)參數(shù)、設(shè)備設(shè)置、運(yùn)行參數(shù)等方面展開(kāi)?，F(xiàn)有主要研究總體情況如表1所示。

在軌道交通樞紐空間疏散設(shè)計(jì)上，文獻(xiàn)［1］結(jié)合軌道交通型地下綜合體的固有屬性，提出了具體的“整體-分區(qū)-單元”分層分級(jí)的疏散空間設(shè)計(jì)研究對(duì)策；文獻(xiàn)［2］分析了鐵路綜合客運(yùn)樞紐交通設(shè)施布局及配置方法，針對(duì)鐵路綜合客運(yùn)樞紐內(nèi)場(chǎng)站類換乘設(shè)施的布局、規(guī)模、數(shù)量進(jìn)行研究；文獻(xiàn)［3］討論了不同的城市軌道交通樞紐線路和車站形式的交通承載容量；文獻(xiàn)［4］以中庭式空間布局方式為計(jì)算對(duì)象，比較了不同國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)下的疏散時(shí)間計(jì)算模式。

表1 疏散空間環(huán)境研究分類

在空間設(shè)施疏散能力分析和設(shè)備應(yīng)用效果研究方面，文獻(xiàn)［5］以數(shù)據(jù)形式表明門式閘機(jī)的疏散效果優(yōu)于三桿式閘機(jī)；文獻(xiàn)［6］提出了軌道交通樞紐中行人交通導(dǎo)向標(biāo)志指示效率概念；文獻(xiàn)［7］研究了北京地下綜合交通樞紐的安全標(biāo)識(shí),明確了安全標(biāo)識(shí)的定義、分類和優(yōu)化原則；文獻(xiàn)［8］結(jié)合樓梯物理特性和樓梯上乘客運(yùn)動(dòng)特性兩方面，對(duì)樓梯通行能力進(jìn)行了計(jì)算與仿真；文獻(xiàn)［9］分析討論了地鐵疏散平臺(tái)不同設(shè)置方法與區(qū)間軌旁設(shè)備敷設(shè)路徑所具有的優(yōu)勢(shì)和不足。

城市軌道交通樞紐各疏散設(shè)施往往空間相距比較近，而旅客聚集度大、應(yīng)急疏散流存在互相影響關(guān)系，使各應(yīng)急設(shè)施缺少實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)性。同時(shí)，在對(duì)自動(dòng)扶梯、樓梯、檢票口等城市疏散瓶頸設(shè)施的通行能力規(guī)定上，尚未充分考慮緊急疏散情況下的人員通過(guò)能力，難以完全滿足軌道交通樞紐人員疏散設(shè)計(jì)的真實(shí)條件。

1.2 疏散人員客流環(huán)境分析

不同地域的軌道交通樞紐人員密集性、流動(dòng)性、差異性都較大，往往呈現(xiàn)出區(qū)域性特色，形成了各具特色的人員客流環(huán)境特征?，F(xiàn)有主要研究總體情況如表2所示。

國(guó)外對(duì)于軌道交通乘客等疏散人員特征研究開(kāi)展較早，獲得的人員特征數(shù)據(jù)較為系統(tǒng)完整，并已形成 了 Building EXODUS、Anylogic、SimWalk、STEPS、VISSM等應(yīng)用性仿真軟件。國(guó)內(nèi)早期對(duì)于軌道交通人員疏散特征的研究較少且缺乏系統(tǒng)性，一般直接使用或參考國(guó)外數(shù)據(jù)。近幾年國(guó)內(nèi)也在逐步加強(qiáng)人員特征調(diào)查、相關(guān)數(shù)據(jù)采集和統(tǒng)計(jì)分析工作，并取得了一些初步的成果：文獻(xiàn)［10］北京、南京、廣州三地通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查法和統(tǒng)計(jì)分析法，分析了地鐵乘客疏散行為特征；文獻(xiàn)［11］選擇某地鐵線上客流量較大的B站乘客為調(diào)查對(duì)象，隨機(jī)調(diào)查現(xiàn)場(chǎng)人員心理反應(yīng)、行為反應(yīng)、安全出口選擇等疏散特征；文獻(xiàn)［12］通過(guò)視頻采集、后期人工處理，實(shí)測(cè)分析了地鐵通道內(nèi)行人交通微觀特性；文獻(xiàn)［13］利用元細(xì)胞自動(dòng)機(jī)模型對(duì)行人疏散仿真的行為效果進(jìn)行了研究；文獻(xiàn)［14］利用在北京地鐵東單站、西直門站及天通苑站獲取的551份調(diào)查問(wèn)卷，討論分析了地鐵乘客個(gè)人特性與疏散行為特征相關(guān)性影響。在相關(guān)工作基礎(chǔ)上，目前初步形成了國(guó)內(nèi)軌道交通樞紐人員的特征認(rèn)知，但上述研究往往是針對(duì)軌道交通單條線路、單個(gè)站點(diǎn)的人員情況進(jìn)行調(diào)查和分析，設(shè)計(jì)的人員調(diào)查問(wèn)卷特定性較強(qiáng)。

表2 疏散客流環(huán)境研究分類

在軌道交通樞紐的客流環(huán)境研究方面，文獻(xiàn)［15］研究了軌道交通樞紐客流、設(shè)施設(shè)備和區(qū)域構(gòu)成、環(huán)境及其界限、輸入和輸出、時(shí)間維等客流集散系統(tǒng)情況，提出了基于圖像處理的客流數(shù)據(jù)采集方法和過(guò)程；文獻(xiàn)［16］在國(guó)內(nèi)提出了“超大客流”及告警閾值的概念,給出了超大客流的告警閾值方法；文獻(xiàn)［17］使用保障率和成本作為博弈支付函數(shù)，構(gòu)建了處理突發(fā)大客流的兩階段動(dòng)態(tài)博弈模型；文獻(xiàn)［18］面向大型活動(dòng)產(chǎn)生的突發(fā)客流，討論了“軌道交通為主、多交通方式配合”方法；文獻(xiàn)［19］使用疏散排隊(duì)論，分析了重慶軌道交通在不同客流形態(tài)下的不同形式服務(wù)系統(tǒng)模式。

上述研究表明，軌道交通樞紐疏散環(huán)境設(shè)計(jì)和分析對(duì)于人員緊急疏散能力和效果有著重要影響。后續(xù)需要積極開(kāi)展人員理論優(yōu)化和驗(yàn)證性應(yīng)用。

1.3 疏散環(huán)境中人員行為模式

人群疏散行為模式研究始于20世紀(jì)初，初期主要通過(guò)調(diào)查試驗(yàn)等手段進(jìn)行定性的描述，中后期多以計(jì)算機(jī)模擬等方法對(duì)人群或個(gè)體進(jìn)行分析。目前，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)建立和正在開(kāi)發(fā)的人員疏散仿真模型有Wayyout、Evacnet、Xit89、Helbing 社 會(huì) 力 模 型 、Okazaki磁場(chǎng)力模型、Victor Blue元細(xì)胞模型、元胞自動(dòng)機(jī)模型等20余種。早期疏散模型大部分采用傳統(tǒng)的連續(xù)型仿真和離散型仿真方法建立，近幾年為更好地實(shí)現(xiàn)疏散過(guò)程人員個(gè)體行為仿真特性，元胞自動(dòng)機(jī)、移動(dòng)格子氣、Agent等仿真微觀模擬方法也在軌道交通樞紐人員疏散仿真建模中有所應(yīng)用。現(xiàn)有主要研究如表3所示。

表3 疏散行為模式研究分類

在人員疏散行為模式關(guān)系模型研究方面，文獻(xiàn)［20］采取了基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的仿真算法，改進(jìn)了以平均速度、密度、流量關(guān)系公式確定行人運(yùn)動(dòng)的傳統(tǒng)即時(shí)速度方法，；文獻(xiàn)［21］利用自適應(yīng)Agent技術(shù)，構(gòu)建了基于神經(jīng)元模型的環(huán)境感知、行為決策、動(dòng)作執(zhí)行的Agent自適環(huán)境擁擠感知模式及乘客人員微觀行為動(dòng)力學(xué)模型；文獻(xiàn)［22］利用可視化技術(shù)開(kāi)展游客疏散行為引導(dǎo)分析與決策支持技術(shù)研究。上述研究工作已經(jīng)部分形成了一些連通人流流量、人群密度和人流平均速度的人員行為模式關(guān)系模型算法。

在人員疏散行為模式策略分析及仿真方面，文獻(xiàn)［23］從地鐵樞紐站臺(tái)乘客行為時(shí)空分布特點(diǎn)出發(fā)，引入勢(shì)能場(chǎng)的概念和個(gè)體決策規(guī)則，討論了復(fù)雜擁擠條件下乘客人員個(gè)體方向選擇與行為決策方案；文獻(xiàn)［24］基于從眾心理機(jī)制對(duì)軌道交通樞紐人員疏散行為效應(yīng)進(jìn)行了討論和分析；文獻(xiàn)［25］對(duì)地鐵火災(zāi)中的人員有效行為模式進(jìn)行了研究和討論；文獻(xiàn)［26］基于Agent技術(shù)研究了軌道交通通道內(nèi)的行人行為和通道優(yōu)化；文獻(xiàn)［27］面向宣武門北京地鐵站4號(hào)線平臺(tái)環(huán)境，研究了火災(zāi)環(huán)境中空氣溫度和煙密度變化下的應(yīng)急疏散行為模式。

在疏散行為模式、疏散路徑選擇方法方面，文獻(xiàn)［20］考慮了行人行走距離、擁擠程度和運(yùn)動(dòng)方向等因素，提出了行人路徑選擇的效應(yīng)值公式；文獻(xiàn)［28］結(jié)合交通流理論和疏散人員特性，數(shù)學(xué)化地鐵疏散網(wǎng)絡(luò)的路徑阻抗函數(shù)，提出了地鐵疏散網(wǎng)絡(luò)的路徑分配方法和人員疏散時(shí)間計(jì)算方法；文獻(xiàn)［29］在分析密度、行人流量基礎(chǔ)上，建立了地鐵樞紐的人員疏散路徑優(yōu)化模型，仿真表明最高可縮短疏散時(shí)間16.05%；文獻(xiàn)［30］將個(gè)人空間理論概念引入到疏散等人員擁擠環(huán)境,設(shè)計(jì)了考慮個(gè)體行為差異性的人員疏散行走路徑優(yōu)化模型。

由于人群疏散行為模式異常復(fù)雜，且隨機(jī)性強(qiáng)，在上述工作成果基礎(chǔ)上，后期工作中可充分考慮疏散人員特征行為和環(huán)境信息的相互影響，積極引入?yún)f(xié)同機(jī)制、博弈機(jī)制、心理機(jī)制等因素，進(jìn)一步探索軌道交通樞紐疏散人員行為模式規(guī)律和參數(shù)數(shù)字化模型設(shè)計(jì)。

2 軌道交通樞紐緊急疏散技術(shù)新思考

城市軌道交通樞紐區(qū)域設(shè)施通行和人流聚集狀態(tài)錯(cuò)綜復(fù)雜，已呈現(xiàn)為分布式開(kāi)放的規(guī)?；到y(tǒng)，而現(xiàn)有人員緊急疏散控制系統(tǒng)大多是單點(diǎn)孤立管理，并沒(méi)有充分考慮區(qū)域內(nèi)疏散設(shè)施、疏散人流的相互影響、相互作用，效果往往不盡如人意；現(xiàn)有工作也多側(cè)重于對(duì)影響疏散效果的空間布局、設(shè)施配置因素、疏散特征參數(shù)、行為模式等多方面的討論分析，但較少涉及基于旅客人群應(yīng)急分布特征和疏散措施通行能力的實(shí)時(shí)協(xié)同疏散誘導(dǎo)方法研究。

2.1 基于免疫機(jī)制的疏散協(xié)同框架構(gòu)建

生物免疫系統(tǒng)是通過(guò)分布在全身的不同種類的免疫細(xì)胞來(lái)識(shí)別和清除侵入生物體的抗原性異物。疏散協(xié)同調(diào)控過(guò)程類似于免疫系統(tǒng)病毒識(shí)別過(guò)程，不同免疫細(xì)胞在本質(zhì)上已經(jīng)具備了智能Agent的共性特點(diǎn)，一個(gè)基于相關(guān)免疫機(jī)制的疏散過(guò)程控制系統(tǒng)可以構(gòu)造為形成不同特性疏散智能體單元組（E－vacuation Agent Units，EAUs） 群體的多 Agent協(xié)同自治系統(tǒng)。

借鑒免疫應(yīng)答過(guò)程的信息傳遞機(jī)制，如圖1所示的每一個(gè)疏散單元組EAU由一個(gè)管理Agent、感知 Agent、疏散特征 Agent、決策 Agent、協(xié)同進(jìn)化 A－gent、記憶Agent和通信Agent組成。面對(duì)新出現(xiàn)的疏散征兆，可視疏散環(huán)境狀況對(duì)象作為抗原，引入濃度調(diào)節(jié)機(jī)制，設(shè)計(jì)抗體適應(yīng)度方案，相應(yīng)疏散智能體單元組EAUs抗體可以“進(jìn)化重構(gòu)”成新疏散智能體單元組EAUs，從而有效提高應(yīng)急疏散系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜疏散環(huán)境的適應(yīng)性。

圖1EAU框架結(jié)構(gòu)

基于Agent的BDI理論模型，在免疫疏散領(lǐng)域中，Agent在組織構(gòu)造結(jié)構(gòu)上可表示為五元組A－genti：：=〈IDi，TSi，DKi，IMEi，COMMi〉，其中五元組分別代表智能體標(biāo)識(shí)、智能體任務(wù)求解器、智能體知識(shí)、智能體免疫進(jìn)化、智能體通信。

2.2 多疏散模型演化模式設(shè)計(jì)

在免疫學(xué)研究中，各種免疫細(xì)胞之間的相互促進(jìn)和抑制現(xiàn)象可以理解為一種特有的協(xié)同進(jìn)化形式——免疫協(xié)同進(jìn)化（Immune Co-evolution，ICE），結(jié)合基本免疫算法，可建立如下所示的疏散免疫協(xié)同進(jìn)化（Evacuation Immune Co-evolution，EICE），演化模式［31］。

步驟1 疏散系統(tǒng)處于相對(duì)平衡狀態(tài)，疏散模型EAU數(shù)量Q。

步驟2 t=k，新的疏散危險(xiǎn)環(huán)境模式出現(xiàn)，獲取危險(xiǎn)環(huán)境特征。

步驟3 基于特定疏散空間環(huán)境、實(shí)時(shí)人員特征和危險(xiǎn)環(huán)境特征，選擇N個(gè)疏散模型EAUi組成免疫協(xié)同進(jìn)化疏散模型集合。

步驟4 對(duì)當(dāng)前的疏散模型EAU集合，進(jìn)行如下操作：

（1）基于親合度和協(xié)同因子從當(dāng)前疏散模型EAU集合中比例選擇若干疏散模型EAUi組成候選集合；

（2）將免疫演化算子（克隆、突變、抑制）作用到候選集合，計(jì)算疏散模型EAUi個(gè)體濃度；

（3）對(duì)候選集合中不同于母體的疏散EAUi個(gè)體，聯(lián)合協(xié)同因子評(píng)價(jià)其親合度；

（4）依據(jù)親合度和濃度選擇N個(gè)疏散模型EAUi組成新疏散模型集合；

（5）計(jì)算更新各EAUi的協(xié)同因子。

步驟5 對(duì)新的疏散模型EAU集合進(jìn)行疏散風(fēng)險(xiǎn)決策評(píng)價(jià)。

步驟6 若滿足結(jié)束條件，則結(jié)束；否則，繼續(xù)對(duì)新的疏散模型EAU集合進(jìn)行優(yōu)化（t=t+1，轉(zhuǎn)步驟 4）；

步驟7 疏散系統(tǒng)處于新的相對(duì)平衡狀態(tài)，疏散模型EAU數(shù)量Q。

該模式在功能構(gòu)造結(jié)構(gòu)上可表示為四元組EICE：：=〈CEP，CEE，CIEA，CRA〉。其中，四元組分別代表疏散免疫細(xì)胞種群、疏散環(huán)境、疏散免疫協(xié)同模式、疏散免疫協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

為了實(shí)現(xiàn)免疫協(xié)同進(jìn)化，EAU通過(guò)其內(nèi)部的五元組功能 Agenti：：=〈IDi，TSi，DKi，IMEi，COMMi〉中的智能體協(xié)同進(jìn)化模塊IMEi為EAU提供進(jìn)化決策。各個(gè)EAU中的IMEi進(jìn)化算法并不是獨(dú)立運(yùn)行的，可構(gòu)建集協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、協(xié)同親合度分析、協(xié)同濃度計(jì)算、協(xié)同行為偏好等協(xié)同因素為一體的免疫協(xié)同因子，按照特定免疫協(xié)同機(jī)制調(diào)控各EAU中的IMEi進(jìn)化模塊共同實(shí)施進(jìn)化調(diào)控，最終形成EAU之間和EAU與軌道交通樞紐疏散環(huán)境之間的共同適應(yīng)。

2.3 疏散EAU進(jìn)化重構(gòu)解析

針對(duì)特定疏散重構(gòu)任務(wù)，協(xié)同進(jìn)化Agent處理其他4個(gè)功能Agent：感知Agent、疏散特征Agent、決策Agent和記憶Agent的重構(gòu)工作。協(xié)同進(jìn)化Agent收到來(lái)自管理Agent的任務(wù)計(jì)劃，將計(jì)劃譯成對(duì)有關(guān)功能智能體的控制行為，利用Petri網(wǎng)可構(gòu)建如圖2所示的疏散重構(gòu)Petri流程網(wǎng)，以高效完成疏散智能體重構(gòu)中的多種流程和不同環(huán)節(jié)，確保不產(chǎn)生阻塞死鎖等不協(xié)調(diào)情況。圖2變遷含義描述如下：

圖2EAU重構(gòu)流程

t1：協(xié)同進(jìn)化Agent獲得來(lái)自管理Agent的任務(wù)，開(kāi)始準(zhǔn)備重構(gòu)任務(wù)。

t2：協(xié)同進(jìn)化Agent依據(jù)不同任務(wù)需求，要求相應(yīng)的功能Agent準(zhǔn)備實(shí)施“領(lǐng)域知識(shí)更新與修正”。

t3：協(xié)同進(jìn)化Agent對(duì)感知Agent發(fā)出指令，要求該Agent通過(guò)調(diào)整監(jiān)控方案、監(jiān)控領(lǐng)域知識(shí)和模型進(jìn)行重構(gòu)。

t4：感知Agent重構(gòu)完畢，進(jìn)入新的工作模式。

t5：協(xié)同進(jìn)化Agent對(duì)疏散特征Agent發(fā)出指令，要求該Agent通過(guò)調(diào)整信號(hào)途徑、特征識(shí)別、特征模式等領(lǐng)域知識(shí)和模型進(jìn)行重構(gòu)。

t6：疏散特征Agent重構(gòu)完畢，達(dá)到應(yīng)急疏散所需要的分析精度等。

t7：協(xié)同進(jìn)化Agent對(duì)決策Agent發(fā)出指令，要求該Agent通過(guò)調(diào)整疏散方法、決策方式等領(lǐng)域知識(shí)和模型進(jìn)行重構(gòu)后，采用新的方式進(jìn)行應(yīng)急疏散。

t8：決策Agent得到應(yīng)急疏散決策，執(zhí)行對(duì)該結(jié)論的評(píng)價(jià)。

t9：若應(yīng)急疏散決策不滿意，對(duì)具有相似狀態(tài)征兆的應(yīng)急疏散現(xiàn)象采用現(xiàn)有的信號(hào)監(jiān)測(cè)方式，對(duì)疏散模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)念惐戎貥?gòu)，重新進(jìn)行應(yīng)急疏散決策。

t10：若應(yīng)急疏散決策不滿意，對(duì)不具有相似狀態(tài)征兆的應(yīng)急疏散現(xiàn)象采用新的信號(hào)監(jiān)測(cè)方式，開(kāi)始新的功能Agent重構(gòu)，重新進(jìn)行應(yīng)急疏散決策。

t11：若應(yīng)急疏散決策滿意，進(jìn)化Agent更新其領(lǐng)域知識(shí)和模型。

t12：進(jìn)化Agent更新完畢，并將應(yīng)急疏散任務(wù)執(zhí)行結(jié)果在功能Agent間交互。

t13：管理Agent接收處理應(yīng)急疏散任務(wù)執(zhí)行結(jié)果報(bào)告。

t14：管理Agent綜合過(guò)程調(diào)控機(jī)制，并對(duì)記憶A－gent發(fā)出指令，要求該Agent更新其領(lǐng)域知識(shí)和模型。

t15：記憶Agent更新完畢，疏散EAU進(jìn)化重構(gòu)完成。

生物免疫系統(tǒng)所具有的進(jìn)化、自適應(yīng)、自組織等特性，從交通監(jiān)控、信號(hào)優(yōu)化、故障診斷等工程角度來(lái)看具有廣泛的啟發(fā)意義，在軌道交通樞紐人員疏散領(lǐng)域也是完全可以借鑒的，在未來(lái)的研究中，將進(jìn)一步利用抽象提取的免疫協(xié)同機(jī)制重點(diǎn)解決軌道交通樞紐人員緊急疏散協(xié)同優(yōu)化聯(lián)控問(wèn)題，嘗試為提升軌道交通樞紐人員疏散效率提供一種新的解決途徑。

3 結(jié)語(yǔ)

目前，國(guó)內(nèi)外許多城市正處在從中心區(qū)向郊區(qū)擴(kuò)散的過(guò)程中，因而建設(shè)有軌道交通樞紐的區(qū)域越來(lái)越多，且樞紐的人員密集度不斷提升，其人員緊急疏散技術(shù)對(duì)于保障人員安全具有關(guān)鍵性作用。為此，在現(xiàn)有工作成果基礎(chǔ)上，需要針對(duì)不足之處，采用新的理論和技術(shù)提高軌道交通樞紐人員緊急應(yīng)急疏散的有效性，以實(shí)現(xiàn)緊急疏散資源節(jié)約與整合，減少損失，確保實(shí)現(xiàn)軌道交通樞紐區(qū)域應(yīng)急疏散的安全、高效、暢通的優(yōu)化管理目標(biāo)。

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