一种基于多Agent的人群疏散仿真模型制造技术

一种基于多Agent的人群疏散仿真模型，包括行为层模型、情绪层模型以及指引模型；基于X状态机思想设计情绪层更新机制和行为层更新机制，重新定义情绪X状态机，同时加入指引模型；所述的指引模型对行人的情绪产生影响，降低行人的负面情绪，帮助行人找到出口，在更新情绪的同时设计的情绪层更新机制；提出情绪反作用于行为的机制，建立“环境‑情绪‑行为”之间的交互，在行为层运算输出的数据传递到情绪层，情绪产生的反馈会作用于行为层。通过将该人群疏散仿真模型应用于实际生活中，解决了一旦发生突发事件，将可以快速进行实施人群疏散的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多Agent的人群疏散仿真模型
本专利技术涉及人群疏散
，更具体地，涉及一种基于多Agent的人群疏散仿真模型。
技术介绍
我国的经济近年来取得了飞速发展，越来越多的火车站、地铁、电影院、体育馆等此类的大型建筑数量越来越多，城市化已成为主流的趋势。城市的不断发展在为人们的生活带来便利的同时，人们的出行频率也在不断增加，随之而来的是公共场合人群密度越来越大的问题，特别是在下班高峰期或者地铁高峰期等，公共场所内的人群往往处于密集的状态。建筑设计复杂，人流量巨大，如果发生突发事件，将很难实施人群的快速疏散。2014年，大量市民和游客聚集在上海外滩参与跨年活动，由于发生多人叠压、踩踏事件，造成36人死亡和49人受伤；2010年德国音乐节踩踏事件导致21人死亡，超过500人受伤。此类安全问题受到了越来越多的关注，所以人群疏散技术发挥了越来越重要的作用。近年来众多领域的研究者从心理学，建筑交通学，虚拟现实学的角度对人群疏散问题进行了探讨，其中计算机研究者主要以虚拟现实为出发点，对复杂场景和人体的建模等因素进行了重点讨论，在模拟研究中比较重视视觉效果，但是对人群的真实行为研究较少。近几年，人群疏散仿真在基于Agent模型上出现了越来越多的研究，基于该模型对个体、环境、个体与环境的交互进行建模。人群仿真的模型可以根据研究角度的不同按以下分类：1)按研究对象的粒度可分为微观模型和宏观模型2)按研究对象的连续度可分为离散模型和连续模型3)按研究对象的相互作用可分为基于力的模型和基于规则的模型。本申请采用的方法是在微观模型的基础之上，关注个体的差异性，将人群个体作为研究对象，从而探究个体与群体之间的关系。势能场模型。本专利技术中对某种特定环境的建模的方法是势能场模型，势能的概念来源于物理学，由于各物体间存在相互作用而具有的、由各物体间相对位置决定的能叫势能。而用势能场进行人群疏散仿真的基本思想就是通过由障碍物产生的斥力场和目标位置产生的引力场共同建立的人工势能场。除此之外，充分考虑到了障碍物的排斥力也非常符合人群运动的特征。本专利技术主要考虑到火灾的排斥势能等等。多Agent系统就是指在一个虚拟系统下定义大量的Agent个体，使大量Agent个体组成交互式群体来解决单个Agent无法解决和描述的复杂问题。本专利技术中对Agent的建模主要是通过对Agent的行为和情绪建模的过程，人类个体的行为会影响情绪，个体的情绪会反作用于行为。行为模型。在疏散过程中，Agent的行为会随着环境的变化不断改变，如寻找出口，通过出口和避免障碍等各种行为。行为层的输入为Agent在视野范围内的观察信息，同时Agent行为层为Agent状态和行为的集合。情绪模型。人群作为一个特殊的群体，会受到个人情绪的影响，在人群疏散的过程中，Agent的情绪状态是不断变化的。比如，在人口密度较大的场所发生紧急状况时，Agent的情绪会变得紧张，会迅速向安全出口处逃离，并且在逃离过程中加快个人步速，这样会导致堵塞现象。不同场景下，个体之间的情绪会发生传染，根据个体不同的个人特质，其易感程度也不尽相同。不同个体对应的不同情绪可以改变个体从环境感知到的信息，改变他们和其他个体之间的沟通协作关系。指引模型。在紧急灾害的情况下，人员极容易伤亡，虽然灾害是造成伤亡的最主要原因，但是不合理的疏散也是重要的因素之一。合理的疏散在一定情况下也依赖于所处环境提供的指引是否合理，科学的指引标志系统可以减少人员的伤亡，从而降低损失。指引标志可以在人群疏散的过程中起到指引的作用，但这并不意味着指引标志越多越好，过多的指引标志会给人群带来困惑，甚至起到相反的作用。对指引标志是否合理的判断依据包括：指引标志牌包含的信息量、指引标志整体布局情况、指引标志的总量、指引标志的道路覆盖率、信息层次的清晰度等。本专利技术设计的指引标志基于以下两个原则：有效缩短人员行走至安全地带的距离以及指引标志可以被人群有效识别，数量合理不混淆视听。火灾模型。如果在人群疏散的过程中发生火灾，随着火的热量释放，火灾会不断蔓延，火灾不规则的蔓延必然会影响个体的疏散路径。火灾模型可以被认为是动态的障碍物模型，在本专利技术中选择MRFC模型作为火灾模型。传统的稳态火灾模型虽然计算简洁，但是没有办法准确地模拟火灾的动态过程。在MRFC模型中，可以做到随机选择灾害点周围的八个邻域中未被灾害覆盖的一个单元格进行扩展，使得火灾发展表现出随机性和不规则性。
技术实现思路
本专利技术为克服上述现有技术所述的至少一种缺陷，提供一种基于多Agent的人群疏散仿真模型。为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：如图2和图4所示，一种基于多Agent的人群疏散仿真模型，包括行为层模型、情绪层模型以及指引模型；基于X状态机思想设计情绪层更新机制和行为层更新机制，重新定义情绪X状态机，同时加入指引模型；所述的指引模型对行人的情绪产生影响，降低行人的负面情绪，帮助行人找到出口，在更新情绪的同时设计的情绪层更新机制；提出情绪反作用于行为的机制，建立“环境-情绪-行为”之间的交互，在行为层运算输出的数据传递到情绪层，情绪产生的反馈会作用于行为层。Agent周围环境的动态变化决定了Agent个体不同时刻疏散的状态和疏散目标的不同。而当环境接收到Agent的信息后，环境中其他Agent会对个体做出反馈，并且环境中的物理信息变化也会影响到Agent个体，两类输入叠加共同对Agent个体产生影响。在一种优选的方案中，还包括火灾模型，将原火灾模型规则矩形扩散方式改进为随机不规则扩散方式；火灾发展分级为缓慢、中等、快速和极快四个阶段；所述的火灾模型定义如下：Q＝rsp×Hu×Af×x其中，Q代表模型的热释放量(kw)，rsp代表模型的热释放速率(kg/(m2·s))，Hu代表可燃物的平均热值(kj/kg)，Af代表火源燃烧面积(m2)，x代表可燃物燃烧效率(％)。在一种优选的方案中，所述的火灾模型和势能场模型结合为疏散模型用以模拟动态火灾的过程；火灾势能场定义为：其中，dxy为行人距离火灾源距离；距离火灾源距离越近，势能越强；距离火灾源越远，势能越弱；如果火灾源靠近出口，那么会影响到该出口的疏散效率。在一种优选的方案中，重新定义了情绪X状态机，情绪对行为产生影响的行为修正函数描述为公式如下：Φph＝{disorienting}Φ＝{wander_around,disorienting,found_exit,read_plan}SVH(E)表示原始情绪值，在情绪值大于65时，行人会采取随机游走的行为方式；Φph表示随机行走的行为方式；Φ表示行人综合考虑周围环境、随机行走方式、出口位置、原始计划等因素后的行为方式。在一种优选的方案中，所述的行为层模型将行人的不同行走状态分为不同的情况，与情绪层交互实现；对行为层更新机制进行建模，X状态机数学定义如下：x＝(∑，Γ，Q，M，Φ，F，q0，m0)在公式中，∑是输入字母表，包含了Agent的感知集合；Γ是输出字母表，是一组抽象信息，建模的过程中，这组信息会实时输出Agent的状态和位置，用以跟踪Agent的行为信息；Q是状态的非空有限集合有5种状态，分别为：安全状态、寻找疏散方案、疏散、探索路径、通过出口；M是存储器，保存着A本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多Agent的人群疏散仿真模型，其特征在于，包括行为层模型、情绪层模型以及指引模型；基于X状态机思想设计情绪层更新机制和行为层更新机制，重新定义情绪X状态机，同时加入指引模型；所述的指引模型对行人的情绪产生影响，降低行人的负面情绪，帮助行人找到出口，在更新情绪的同时设计的情绪层更新机制；提出情绪反作用于行为的机制，建立“环境‑情绪‑行为”之间的交互，在行为层运算输出的数据传递到情绪层，情绪产生的反馈会作用于行为层。

【技术特征摘要】
1.一种基于多Agent的人群疏散仿真模型，其特征在于，包括行为层模型、情绪层模型以及指引模型；基于X状态机思想设计情绪层更新机制和行为层更新机制，重新定义情绪X状态机，同时加入指引模型；所述的指引模型对行人的情绪产生影响，降低行人的负面情绪，帮助行人找到出口，在更新情绪的同时设计的情绪层更新机制；提出情绪反作用于行为的机制，建立“环境-情绪-行为”之间的交互，在行为层运算输出的数据传递到情绪层，情绪产生的反馈会作用于行为层。2.根据权利要求1所述的基于多Agent的人群疏散仿真模型，其特征在于，还包括火灾模型，将原火灾模型规则矩形扩散方式改进为随机不规则扩散方式；火灾发展分级为缓慢、中等、快速和极快四个阶段；所述的火灾模型定义如下：Q＝rsp×Hu×Af×x其中，Q代表模型的热释放量，rsp代表模型的热释放速率，Hu代表可燃物的平均热值，Af代表火源燃烧面积，x代表可燃物燃烧效率。3.根据权利要求2所述的基于多Agent的人群疏散仿真模型，其特征在于，所述的火灾模型和势能场模型结合为疏散模型用以模拟动态火灾的过程；火灾势能场定义为：其中，dxy为行人距离火灾源距离；距离火灾源距离越近，势能越强；距离火灾源越远，势能越弱；如果火灾源靠近出口，那么会影响到该出口的疏散效率。4.根据权利要求1所述的基于多Agent的人群疏散仿真模型，其特征在于，重新定义了情绪X状态机，情绪对行为产生影响的行为修正函数描述为公式如下：Φph＝{disorienting}Φ＝{wander_around,disorienting,found_exit,read_plan}其中，SVH(E)表示原始情绪值，在情绪值大于65时，行人会采取随机游走的行为方式；Φph表示随机行走的行为方式；Φ表示行人综合考虑周围环境、随机行走方式、出口位置、原始计划等因素后的行为方式。5.根据权利要求1所述的基于多Agent的人群疏散仿真模型，...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪庆革，朱婷，马天俊，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东,44