本文選題：社會力模型 + 蟻群算法　； 參考：《河南師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：火災(zāi)環(huán)境中的應(yīng)急疏散問題一直以來都是國內(nèi)外公共安全領(lǐng)域研究的熱點,該問題自從被提出后,國內(nèi)外學(xué)者取得了一定的研究進展和成果。在初期階段,研究者們相繼提出的例如社會力模型、勢能場模型以及排隊論模型等來描述個體的行為特征,但是這些模型側(cè)重描述的是個體之間的微觀作用,從而忽視了疏散人員作為一個整體的動態(tài)移動過程和機理作用。為了能從整體的角度對群體疏散行為進行分析,提出運用蟻群算法來解決火災(zāi)環(huán)境中的群體路徑規(guī)劃問題。本文基于現(xiàn)有的社會力模型和蟻群算法理論,對社會力模型中的所有個體變化規(guī)律相同的特點以及蟻群算法中容易陷入局部最優(yōu)的弊端進行改進,為群體中的所有個體建立情緒模型,以改進的社會力模型來描述個體之間的微觀行為,蟻群算法來描述疏散群體的整體機理作用,采用微觀模型和宏觀模型相結(jié)合的策略進行了定性和定量的研究。本文的主要研究工作如下:(1)針對高密度群體疏散問題,構(gòu)造了一種基于改進的社會力模型的團體情緒疏散算法。首先,對傳統(tǒng)的社會力模型中所有個體變化規(guī)律相同的問題進行改進,在團體形式的基礎(chǔ)上設(shè)置最優(yōu)速度對團體中成員的速度加以約束;其次,依據(jù)人格特征理論為所有個體建立情緒模型,將個體的情緒狀態(tài)分為積極情緒和消極情緒,通過個體不同的影響力建立情緒影響機制;最后,根據(jù)個體的情緒分布給出指揮策略。實驗仿真結(jié)果表明,改進的社會力模型消除了個體在狹窄通道里的震蕩現(xiàn)象,避免了個體速度無限加速或者保持臨界速度的缺陷,并為何時加入引導(dǎo)策路提供了依據(jù)。(2)在火災(zāi)環(huán)境中,針對蟻群算法容易陷入局部最優(yōu)的問題,本文使用了一種改進的蟻群算法來解決火災(zāi)環(huán)境中人群疏散的路徑規(guī)劃問題。針對火災(zāi)環(huán)境的特點,對蟻群算法的以下兩個方面進行改進:第一,在蟻群算法的啟發(fā)式函數(shù)中考慮火災(zāi)產(chǎn)物的基礎(chǔ)上同時考慮人員密度因素;第二,動態(tài)自適應(yīng)調(diào)整信息素強度,在更新路徑上的信息素時采取局部和全局信息素更新相結(jié)合的策略,并引入交叉操作,加快算法逃逸能力。由于在火災(zāi)環(huán)境中個體情緒差異對路徑選擇的影響較大,在本文的規(guī)劃方法中,為個體建立情緒數(shù)學(xué)模型,不同情緒的個體對路徑的選擇是不同的。仿真實驗表明,本文提出的規(guī)劃方法能夠為不同情緒類型的個體規(guī)劃出最優(yōu)逃生路徑,避免了局部最優(yōu)且收斂速度較快。
[Abstract]:The problem of emergency evacuation in fire environment has always been a hot topic in the field of public safety at home and abroad. Since the issue was raised, scholars at home and abroad have made some progress and achievements. In the initial stage, researchers have proposed such as social force model, potential energy field model and queuing theory model to describe the behavior characteristics of individuals, but these models focus on the microcosmic interaction between individuals. Therefore, the dynamic movement process and mechanism of evacuees as a whole are ignored. In order to analyze the behavior of group evacuation from the whole point of view, an ant colony algorithm is proposed to solve the problem of group path planning in fire environment. Based on the existing social force model and ant colony algorithm theory, this paper improves the same characteristics of all individuals in the social force model and the disadvantages of ant colony algorithm which is prone to fall into local optimum. The emotion model is established for all individuals in the group, and the improved social force model is used to describe the microcosmic behavior between individuals, and the ant colony algorithm is used to describe the overall mechanism of the evacuation population. Qualitative and quantitative studies are carried out by combining micro model with macro model. The main work of this paper is as follows: (1) A group emotional evacuation algorithm based on an improved social force model is proposed to solve the problem of high-density group evacuation. First of all, we improve the traditional social force model in which all individuals change in the same law, and set the optimal speed on the basis of the group form to restrict the speed of the members of the group. According to the personality characteristic theory, the emotion model is established for all individuals, the emotional state of the individual is divided into positive emotion and negative emotion, and the emotional influence mechanism is established through different influence of individual. Finally, The command strategy is given according to the individual's emotional distribution. The experimental results show that the improved social force model eliminates the phenomenon of individual oscillation in the narrow channel and avoids the defect of unlimited acceleration of individual velocity or keeping critical velocity. In view of the problem that ant colony algorithm is easy to fall into local optimum, an improved ant colony algorithm is used to solve the problem of evacuation path planning in fire environment. According to the characteristics of fire environment, the following two aspects of ant colony algorithm are improved: first, considering the fire product in the heuristic function of ant colony algorithm; second, The pheromone intensity is adjusted dynamically and the local and global pheromone updating strategy is adopted in updating the pheromone on the path and the crossover operation is introduced to accelerate the escape ability of the algorithm. Because the individual emotion difference has a great influence on the path choice in the fire environment, in the planning method of this paper, the mathematical model of emotion is established for the individual, and the individual with different emotion has different path choice. The simulation results show that the proposed planning method can plan the optimal escape path for individuals with different emotional types and avoid the local optimum and the convergence speed is faster.
【學(xué)位授予單位】：河南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;TU998.1

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本文編號：1786995