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        基于元胞自動(dòng)機(jī)的建筑物內(nèi)人員疏散模擬研究

        2019-09-16 13:04:46李佳松張賓賓趙建博
        數(shù)碼世界 2019年7期
        關(guān)鍵詞:模型

        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(dòng)機(jī)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)參數(shù)改變時(shí),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(dòng)機(jī)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(jì)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(gè)人的心理素質(zhì)和身體狀況還考慮到環(huán)境對每個(gè)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(shí)時(shí)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(shí),設(shè)訪客總數(shù)為N,則每個(gè)游客的位置為:

        X叫XI.xz.X3 -XN)

        將每個(gè)游客運(yùn)動(dòng)的速度設(shè)定為:

        V=( vl,vz,V3…VN)

        則每個(gè)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(yùn)動(dòng)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(huì)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(gè)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(gè)體學(xué)習(xí)因子設(shè)為1;粒子的社會(huì)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(dòng)機(jī)模擬仿真

        本文使用元胞自動(dòng)機(jī)模型來計(jì)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(gè)位置的吸引力,同時(shí)當(dāng)有多個(gè)出口時(shí),鄰域吸引力是平均的。

        設(shè)k為比例系數(shù),它是一個(gè)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(shí)際上,疏散過程可能具有一定的反應(yīng)時(shí)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(shí)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(diǎn)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(shí)間之間關(guān)系圖像。

        坐標(biāo)系中,X標(biāo)簽代表疏散時(shí)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(gè)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(yùn)動(dòng)不便等等。當(dāng)參數(shù)改變時(shí),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(xiàn)

        [1]IZQUIERDO J, MONTALVO I, P REZ R, et al. Forecasting pedestrian evacuation times by using swarm intelligence[Jl. Physica A:Statistical Mechanics and its Applications, 2009, 388(7): 12131220.

        [2]RYOICHI N. MASAHIRO F. TAKASHI N. Evacuation of crawlers and walker from corridor through an exitEJl. Physica A,2006.367:449460.[7]MASAKUNI M. TAKASHI N.Jaimning tra

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