李佳松　張賓賓　趙建博

摘要：本文主要研究7緊急情況下，大型建筑物內(nèi)人員疏散模擬仿真問題，以法國盧浮宮為例，使用元胞自動機算法和粒子群優(yōu)化算法模擬了人群疏散過程。本文考慮7盡可能多的限制因素，例如對殘疾游客的限制，人群中的恐慌程度等，并用一些可控參數(shù)取代7這些因素，以便于疏散系統(tǒng)的調(diào)試。實驗結(jié)果表明，當(dāng)參數(shù)改變時，本文模型仍然穩(wěn)定，可以應(yīng)用于其他大型公共場所的人群疏散過程仿真模擬。

關(guān)鍵詞：人員疏散元胞自動機粒子群算法模擬仿真

引言

眾所周知，盧浮宮是世界上規(guī)模最大藝術(shù)博物館之一，但近年來法國發(fā)生了越來越多的恐怖襲擊事件，因此為大型建筑物制定人員緊急疏散計劃迫在眉睫。本文即以盧浮宮為例，主要研究了緊急情況下大型建筑物內(nèi)人員疏散仿真。模型中除了考慮到建筑物內(nèi)每個人的心理素質(zhì)和身體狀況還考慮到環(huán)境對每個人的影響例如擁擠人群摩擦，恐慌氣氛等的影響，總之，本文建立的是可以實時更新這些狀態(tài)的模型，足以應(yīng)對各種復(fù)雜情況。

1粒子群優(yōu)化算法

在初始化訪客的位置時，設(shè)訪客總數(shù)為N，則每個游客的位置為：

X叫XI.xz.X3 -XN）

將每個游客運動的速度設(shè)定為：

V=（ vl，vz，V3…VN）

則每個游客的位置更新表示為：

x1⑵=x（1）+V1（1）

其次考慮到各種限制因素對人員疏散的影響：

（1）將運動不便的人群比例設(shè)定為人群總數(shù)。為了保證疏散速度的可靠性，在每次迭代之前改變不方便人群的疏散速度。

（2）本文認(rèn)為心理，環(huán)境因素等會干擾人群的疏散。本文使用參數(shù)0來表示這些因素。

然后通過使用經(jīng)典粒子群優(yōu)化算法確定找到個體最優(yōu)和全局最優(yōu)解。本文將粒子群的大小設(shè)置為N;粒子的個體學(xué)習(xí)因子設(shè)為1;粒子的社會學(xué)習(xí)因子設(shè)置為C2，隨后就可以使用粒子群優(yōu)化來更新人群疏散的速度。

2元胞自動機模擬仿真

本文使用元胞自動機模型來計算對游客的吸引力，且出口對游客的吸引力最大，而障礙對游客的吸引力最小。使用歐氏距離來定義每個位置的吸引力，同時當(dāng)有多個出口時，鄰域吸引力是平均的。

設(shè)k為比例系數(shù)，它是一個常數(shù)值，然后將人口密度設(shè)置為p，通過上述條件建立適應(yīng)度函數(shù)：

5分鐘后，由模擬結(jié)果看到留在l樓的人數(shù)仍然很多，但結(jié)果也符合預(yù)期，這種現(xiàn)象是使用粒子群算法的結(jié)果。實際上，疏散過程可能具有一定的反應(yīng)時間。25分鐘后，可以看到人群基本上已經(jīng)疏散，滯留的游客應(yīng)該在短時間內(nèi)離開。為了使疏散過程更加直觀，本文設(shè)置了一些采樣點并將參數(shù)矩陣轉(zhuǎn)換為圖形，以便可以測試該模型是否適合此問題。下圖2是關(guān)于滯留游客數(shù)量與時間之間關(guān)系圖像。

坐標(biāo)系中，X標(biāo)簽代表疏散時間，而Y標(biāo)簽代表游客總數(shù)。從結(jié)果圖中發(fā)現(xiàn)，在10到20分鐘，訪客的疏散速度特別快，這是由于本文粒子群算法的使用。

3結(jié)論

在模型建立后，本文使用模擬仿真可以看到整個人群疏散過程，這些過程使我們對人群疏散有更深入的了解。且模型中有許多可控因素，可以通過控制一些變量來改變一些限制性因素，例如殘疾人數(shù)和人口恐慌程度。從游客的角度，本文也考慮許多因素，例如語言障礙，運動不便等等。當(dāng)參數(shù)改變時，本文模型仍然穩(wěn)定，可以應(yīng)用于其他大型公共場所的人群疏散過程仿真模擬。

參考文獻

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