人群密集公共场所疏散算法设计研究

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1、人群密集公共场所疏散算法设计研究李智成李锋莫乐群广东交通职业技术学院摘要：通过统计行人交通参数数据规律和特点，设计大型公共场所行人交通状态评价方式，提出利用元胞自动机模型模拟人群个体行为和群体效应，再利用遗传迭代算法淘汰适应度低下人W节点，经粒子群算法计算逃生路径，生成全局最优子图，形成疏散方案和紧急预案。仿真实验证明，新算法疏散效率较高，为建立完善、科学城市应急体系提供决策与参考。关键词：元胞B动机;遗传算法;粒子群算法;疏散模型;作者简介：李智成（1996—），男，广东省广州人，学生，主研方向：网络工程。作者简介：李锋（1981

2、一），男，广东古龙川县人，硕士，讲师，主研方向:计算机工程。作者简介：莫乐群（1976一），男，广东省广州人，硕士，副教授，主研方向：信息系统与信息安全。基金：广东省大学生科技创新培育专项资金项FI（项FI编号:pdjh2017b0621）ResearchonEvacuationAlgorithminPublicPlacesLiZhichengLiFengMoLequnGuangdongCommunicationPolytechnic;Abstract：Throughthestatisticsofpedestriantrafficp

3、arameterdatarulesandcharacteristics,apublictrafficevaluationmodelisdesigned,andthecellularautomatonmodelisusedtosimulatethebehavioroftheindividualandpubliceffect,usinggeneticalgorithmtoeliminateunsuitablegridnodes,usingparticleswarmalgorithmtocalculatetheescapepath.The

4、simulationresultsshowthatthenewalgorithmhashighefficiency,andcanprovideareferenceforgovernmenttomakeevacuationplans.Keyword：Cellularautomata;Geneticalgorithm;Particleswarmoptimization;Evacuationmodel;1引言近儿年来公共场所突发事件层出不穷。在宏观上，国家政治、经济高速发展伴随着社会危机的爆发期;在微观上，公共场所人群密集，行人对环境陌生

5、，突发事件容易造成群死群伤事件，并iL人员密度越大，事故发生几率越高，伤亡和财产损失越严重。如何对行人交通监控、管理和疏散成为目前研究的热点和难点[1~2]o在紧急疏散时，行人受到惊吓或对新环境陌生，个体行为既具有趋众性，也表现出很大的个体差异，其逃生方向和速率是一个不断变化的过程m。为准确模拟不同个体逃生方式，通过统计行人交通参数数据规律和特点，设计大型公共场所行人交通状态评价方式，提出利用元胞自动机模型模拟人群个体行为和群体效应，通过遗传迭代算法模拟人群在具体疏散过程中的动态变化，并淘汰适应度低下的人员节点（模拟人员受伤或者死亡

6、），经粒子群算法计算逃生路径，生成全局最优子图，形成疏散方案和紧急预案。2疏散模型与算法2.1疏散模型公共场所突遇突发事件时，疏散过程受人员之间和人与环境之间的和互影响，人群会出现聚集阻塞、自动队列、趋众性、震荡和协作等现象，其逃生速度和方向是一个不断变化的过程[4-5]。为模拟人群疏散方式，业界提出元胞自动机、流体力学、社会力等仿生疏散模型。其屮，流体力学模型为减少计算复杂度，不考虑流体质点之间的摩擦和碰撩异致的能量损失，将疏散人流看为无粘性的流体运动，在人流量较少时模拟精确，不适合密集公共场所人员建模M。社会力模型主要考虑疏散人

7、群之间的社会属性，即人的宏观流动，忽略人的个体行为，将个体逃生方式简单地看成是人流的匀速运动，模拟效果与真实情况差距较大[7-8]。元胞自动机模型将疏散空间划分为网格，网格屮的元胞通过相互作用和动态演化模拟人群个体行为和群体效应。在紧急疏散中，人群会因过度惊吓在逃生时出现推搡、冲撞、踩踏等事件，为反映个体逃生方式和人员状态，文章通过遗传算法模拟人群疏散过程中的个体动态变化，并淘汰适应度低下的人员节点，以此检验疏散方案效率和公共场所建筑设计与布局的合理性。论文通过统计行人交通参数数据规律和特点，结合大型公共场所行人交通应急疏散的建筑布

8、局特征，如广场、步道、楼梯等，设计大型公共场所行人交通状态评价方法，将元胞自动机模型、遗传算法和粒子群算法有机融合，提出密集人群公共场所交通状态评价与疏散算法，从而计算逃生路径，形成疏散方案，让疏散人员通过团结互助，有方向，有组织，有