一种排队场景下人群运动建模仿真方法技术

本发明专利技术公开了一种排队场景下人群运动建模仿真方法。该方法包括场景建模、情绪感染建模和人群排队仿真，通过构建排队场景，确组成模块和人群成员类别，对参与排队的智能体赋予情绪参数和个性参数，采用元胞自动机模型作为排队人群行为的动力模型，通过外部环境、智能体心理状态和智能体物理状态实现对智能体的行为建模。该方法建模构建了个体情绪波动的影响因素对人群排队中个体的行为的影响，还加入管理员情绪参数，建立预防排队人群混乱模型，仿真方法稳健有效，很好地生成逼真的预防排队人群发生混乱模拟结果。

A modeling and simulation method of crowd movement in queuing scene

【技术实现步骤摘要】
一种排队场景下人群运动建模仿真方法
本专利技术涉及计算机应用
，尤其涉及一种排队场景下人群运动建模仿真方法。
技术介绍
目前在人群仿真技术研究中，主要针对人群在暴徒、火灾等突发意外情形下，模拟人群恐慌情绪传染与人群疏散，以及高密度人群场景下的拥挤运动研究，并且目前大多数人群仿真场景主要包括车站广场、体育馆等比较大型空旷场景，而小场景下的人群仿真却是很少，尤其在排队场景下的人群运动仿真的研究很少。另外，排队场景的类型也不尽相同，不同的排队场景下人群运动规则也不同，而目前大多数人群仿真，人群运动方向都是远离危险源，方向比较单一。而且人群仿真模拟大多关注在意外事故后的人群疏散，却没有做到事故前的预防模拟。目前相关的研究与仿真内容中很少能够综合全面考虑这些因素。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种排队场景下人群运动建模仿真方法，解决现有技术中对排队场景下人群运动仿真缺乏建模模型、不能进行预防性仿真，以及仿真中缺乏针对排队人员情绪感染的问题。为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是提供一种排队本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种排队场景下人群运动建模仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：/n场景建模，构建排队场景，确定场景中组成模块，以及排队人群中的成员类别；/n情绪感染建模，对参与排队的智能体赋予情绪参数和个性参数，根据所述情绪参数和个性参数，确定情绪感染对所述智能体在排队中的位置更新趋势的影响；/n人群排队仿真，采用元胞自动机模型作为排队人群行为的动力模型，通过外部环境、智能体心理状态和智能体物理状态实现对智能体的行为建模。/n

【技术特征摘要】
1.一种排队场景下人群运动建模仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：
场景建模，构建排队场景，确定场景中组成模块，以及排队人群中的成员类别；
情绪感染建模，对参与排队的智能体赋予情绪参数和个性参数，根据所述情绪参数和个性参数，确定情绪感染对所述智能体在排队中的位置更新趋势的影响；
人群排队仿真，采用元胞自动机模型作为排队人群行为的动力模型，通过外部环境、智能体心理状态和智能体物理状态实现对智能体的行为建模。


2.根据权利要求1所述的排队场景下人群运动建模仿真方法，其特征在于，在所述场景建模步骤中，所述组成模块包括服务点、智能体、建筑物、障碍物以及等候区模块，所述排队人群中的智能体分为五种：排队者、非排队人员、接受服务人员、完成服务人员以及插队者。


3.根据权利要求2所述的排队场景下人群运动建模仿真方法，其特征在于，所述情绪参数包括(eneg,epos)，来随机赋予每个智能体对应的情绪值，其中eneg代表消极情绪值，epos代表积极情绪值，智能体的情绪值满足以下关系：





4.根据权利要求3所述的排队场景下人群运动建模仿真方法，其特征在于，所述个性参数包括耐心度ωi，迫切度ui，友好度fi，其中i指表示智能体编号，针对智能体的迫切度ui，定义参数eu，表示智能体i因为希望接受服务的迫切度带来的消极情绪值，在时间t时，智能体i由于迫切度需要服务带来的消极情绪值定义为：



其中，代表时间指数，表明迫切度影响的消极情绪值会随着时间的增长而成指数倍的增加。


5.根据权利要求4所述的排队场景下人群运动建模仿真方法，其特征在于，当插队行为出现时，插队者会影响其他智能体的消极情绪值，通过参数Dji来表示插队者j...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛均晓，李庆宾，徐明亮，殷辉，吕培，李亚飞，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：河南;41