（计算机软件与理论专业论文）在陌生环境下的人群疏散仿真.pdf

在陌生环境下的人群疏散仿真专业：计算机软件与理论硕士生：巫志勇指导教师：纪庆革副教授摘要随着社会经济的发展以及城市规模的扩大，公共安全问题越来越引起人们的重视。城市人口密度的增加，加上大型建筑，如体育场馆、摩天大楼、车站和机场等大量涌现，使得公开场所的安全压力越来越大。如果发生火灾或恐怖袭击等意外事故，怎样将建筑物内的全部人员迅速、安全地疏散出去，是应急处理首要考虑的问题。人群的疏散问题，不仅在建筑物设计时必须认真考虑和研究，对已有建筑物制定有效的应急预案也具有非常重要的意义。本文的主要工作是在分析了陌生环境下的人群疏散现象，开发出人群疏散仿真软件，进行了模拟仿真实验。在陌生的环境之下，人对环境的信息所知甚少，考虑的重点在于人逐步获取环境信息，并选择目标、规划路径的过程。人群疏散研究的仿真模型，可分为宏观模型和微观模型。近年来，研究的重点是基于多智能体技术( m u t i a g e n tt e c h n o l o g y ) 的微观模型。在这类模型中，将建模的落脚点放在独立的个体身上，个体可以决定自己的行为，具有一定的智能性。但是，在现有的各种仿真模型中，忽略了人员掌握的信息的差异性，以及人员的心理意志的不同。每个人都被假设为对周围环境的情况无所不知，与现实状况有较大偏差。在实际的疏散过程中，人通常会搜集周围环境的信息，并且根据信息选择目标，而不是按照预先设定好的路线行走。在对疏散人群进行建模时，不应该忽略人的视力因素，和人选择正确目标的决策能力。本文在回顾、总结现有的研究理论基础上，利用元胞自动机与多智能体技术，开发出人群疏散仿真软件c r o w ds i m u l a t i o n1 0 ，并运用开发出的模拟仿真软件，对在陌生环境下的人群疏散现象，进行了模拟仿真实验，分析了出口宽度、出口距离对疏散时间的影响，还有疏散时间和疏散人数的关系。关键词：人群疏散仿真，元胞自动机，势能场p e d e s t r i a n se v a c u a t i o ns i m u l a t i o ni nu n a c q u a i n t e de n v i r o n m e n tm ajor ：c o m p u t e rs o f t w a r ea n dt h e o r yn a m e ：z h i y o n gw us u p e r vis o t ：q i n g g ej i ( a d j u n c tp r o f e s s o r )a b s t r a c t缸t h es c a l eo fs o c i o - e e o n o m i cd e v e l o p m e n ta n du r b a ne x p a n s i o n , p u b l i cs a f e t yp r o b l e m sh a sd r a w ni n c r e a s i n ga t t e n t i o n ，n l ei n c r e a s eo fu r b a np o p u l a t i o nd e n s i t yo fl a r g eb u i l d i n g s ，s u c h 嬲s t a d i u m s ，s k y s c r a p e r s ，r a i l w a ys t a t i o n sa n da i r p o r t si nl a r g en u m b e r s ，m a k i n gt h es e c u r i t yo fp u b l i cp l a c e si n c r e a s i n gp r e s s u r e i nt h ee v e n to ft i m ,a c c i d e n t so rt e r r o r i s ta t t a c k s ，h o ww i l la l lo f t h eb u i l d i n gq u i c k l ya n ds a f e l ye v a c u a t e df r o m ，i st h ep r i m a r yc o n s i d e r a t i o n e v a c u a t i o no fp e o p l e ，m u s tc a r e f u l l yc o n s i d e ra n ds t u d yn o to n l yi nb u i l d i n gd e s i g nb u tt om a k ee f f e c t i v ec o n t i n g e n c yp l a n so ft h ee x i s t i n gb u i l d i n g t h em a i nw o r ko ft h i sp a p e r , i st h ea n a l y s i so ft h ep e d e s t r i a n se v a c u a t i o ni nu n a c q u a i n t e de n v i r o n m e n t ，d e v e l o p e de v a c u a t i o ns i m u l a t i o ns o f t w a r e ，a n dc a r r i e do u ts i m u l a t i o ne x p e r i m e n t s i nt h eu n a c q u a i n t e de n v i r o n m e n t ，p e o p l ek n o wl i t t l ei n f o r m a t i o na b o u tt h ee n v i r o n m e n t ，t h ef o c u so fc o n s i d e ri sh o wt h ep e o p l eg a i ne n v i r o n m e n t a li n f o r m a t i o np r o g r e s s i v e l y , a n ds e l e c tt h et a r g e t ，p l a n n i n gt h ep a t h e v a c u a t i o no ft h es i m u l a t i o nm o d e lc a l lb ed i v i d e di n t om a c r om o d e la n dm i c r om o d e l i nr e c e n ty e a r s ，f o c u so ft h es t u d yi sb a s e do nm u l t i a g e n tt e c h n o l o g yo ft h em i c r o s c o p i cm o d e l i ns u c hm o d e l s ，t h em o d e l i n gf o c u so nt h ei n d e p e n d e n ti n d i v i d u a l ，t h ei n d i v i d u a lc a nd e c i d et h e i ra c t i o n s ，a n dh a si n t e l l i g e n c e h o w e v e r , t h ev a r i o u se x i s t i n gs i m u l a t i o nm o d e l i g n o r i n gt h ei n f o r m a t i o nh e l db yd i f f e r e n tp e r s o n s ,a sw e l l 舔t h ep s y c h o l o g i c a lw i l lt od i f f e r e n tp e r s o n s e v e r y o n ei sp r e s u m e dt ok n o we v e r y t h i n go ft h ee n v i r o n m e n t i nt h ea c t u a le v a c u a t i o np r o c e s s ，p e o p l eu s u a l l yc o l l e c tt h ei n f o r m a t i o no fe n v i r o n m e n t ，a n dt a r g e t i n gb a s e do ni n f o r m a t i o n , r a t h e rt h a nt h ep r e d e f i n e dr o u t e s m o d e l i n go ft h ee v a c u a t i o ns h o u l dn o ti g n o r et h eh u m a nv i s u a le l e m e n t s t h i sp a p e rs u m m a r i z e se x i s t i n gr e s e a r c h ，u s e sc e l l u l a ra u t o m a t aa n dm u l t i a g e n tt e c h n o l o g y , d e v e l o p e de v a c u a t i o ns i m u l a t i o ns o f t w a r ec r o w ds i m u l a t i o n1 0 a n d 嘴t h es i m u l a t i o ns o f t w a r e ，c a r r i e do u ts i m u l a t i o ne x p e r i m e n t s , a n a l y s e st h ee x i tw i d t h ，d i s t a n c eb e t w e e nt w oe x i t e si n f l u e n c eo nt h ee v a c u a t i o nt i m e ，n l er e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h en u m b e ro fp e o p l ee v a c u a t e da n de v a c u a t i o nt i m ea l s ob ea n a l y s e d k e yw o r d s ：c r o w de v a c u a t i o ns i m u l a t i o n ，c e l l u l a ra u t o m a t a ，p o t e n t i a lf i e l d sn论文原创性声明内容：本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：丞恕鹈日期：砂fo 年岁月乙多日学位论文使用授权声明本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。学位论文作者签名：丞志勇导师签名：幻钦耷日期：加r d 年岁月劣日日期：z vl 砗广月厶，日第1 章绪论主要叙述人群疏散仿真研究的背景、意义及国内外研究现状。1 1 研究的背景随着社会经济的发展以及城市规模的扩大，公共安全的问题越来越引起人们的的重视。城市入口密度的增加，使得公开场所的安全压力越来越大。大型建筑( 如体育场馆、巨型购物广场、地铁站和大型电影院等) 大量涌现，而新型的建筑物往往结构复杂，多层、地下、大型等建筑物屡见不鲜。当大量的人群聚集在这些封闭的建筑物内，一旦发生火灾或恐怖袭击等意外事故，很容易导致群死群伤的巨大灾难。2 0 0 4 年2 月5 日晚7 时4 5 分密云县密虹公园举办的密云县第二届迎春灯展因一观灯游人在公园桥上跌倒，引起身后游人拥挤，造成踩死挤伤游人特大恶性事故，致使3 7 人死亡，1 5 人受伤。2 0 0 5 年0 6 月1 0 日，汕头市潮南区峡山街道华南宾馆发生特大火灾，造成3 1 人死亡1 5 人受伤。2 0 0 8 年9 月2 0 日，深圳市龙岗区龙岗街道龙东社区舞王俱乐部发生一起特大火灾，事故造成4 4 人死亡8 8 人受伤，事故中由于现场逃生通道狭窄，人群密集结果造成恶性惨剧。虽然火灾等事故中致入伤亡的原因有很多方面，但是，造成这种群死群伤恶性后果的一个最重要的原因是：在意外发生的时候，没有有效的应急疏散方案，使得人群的非常恐慌，在疏散过程中互相踩踏，造成大量本可避免的伤亡。在意外事故发生时，怎样将建筑物内聚集的大量人员迅速、安全地疏散出去，是应急处理首先要考虑的问题。人群的疏散问题，不仅在建筑物设计时应该认真考虑和研究，对已有建筑物制定有效的应急预案也具有非常重要的意义。瞰卜i 广卅f 地铁一号线体育两路站内密集的人群1 2 人群疏散仿真研究的概述早在2 0 世纪3 0 年代早期，该领域的研究就丌始初步兴起。早期的国外研究中，主要是通过观察和统计，得出行人行为的规律。在大量观测的基础上，同本t o g a w a 给出了计算人员疏散时间的经验公式【1 】。t o g a w a 公式包含人流时f b j 和穿行时日j 两个主要的时间因素可咀很方便的计算出有楼梯的建筑物内人群疏散的最短时口j 【l 】。英国b 0 0 l h 和m d i n e k 也提出了b o o t h 和m c l i n c k 经验公式2 1 ，可以计算多层建筑中的人群疏散的最短时间。后柬的学者对人员行走速度与密度的关系也进行了研究，对后来的相关研究起到了很大的作用。一般可以认为：人群疏散行为研究自1 9 8 5 年丌始进入成熟期。呈现出如下特征：( i ) 研究的方法多样化，计算机仿真方法逐渐被采用，成为研究人群疏散行为的热门手段。( 2 册究的对象拓展化。疏散研究的对象人群从以中青年、行动正常的人员为主，拓展为包括年老韵人员以及残障人士。( 3 ) 研究内容更注重具体细节。对影响疏散过程的一一些具体细节，例如疏散引导标志、大型展馆内的展架等等也进行了细化的研究，分析它们在人群疏散中的作用和对人群疏散时间的影响。目前已经建立的人员疏敝模型大体上可分为三种：第一种是宏观模型，把行人视为连续的流动介质使用了流体研究中的成熟方法进行研究。最早的宏观模型是由h e n d e r s o n 提出的，他认为行人的运动行为类似于气体或液体的流动【3 】，行人行为的气悫动力学方程与b o l t z m a n n 方程相似，不过它考虑了行人之间的相互影响和行人的目的【4 】。h u g h e s 采用连续介质理论( c o n t i n u u mt h e o r y ) 研究大型人群的运动特征，并根据n a v i e r - s t o k e s 方程进一步推导出大型人群流动的控制方程和行人避免向高密度人群运动的方程【5 ，6 1 。第二种是微观模型，它把行人视为相互作用的粒子，其中最为著名的就是h e l b i n g 的社会力模型f 7 】。第三种是介观模型，它在宏观和微观中取折中，如格子气( l a t t i c eg a s ) 模型【8 】和元胞自动机( c e l l u l a ra u t o m a t a ) 模型【9 】。基于计算机仿真的人群疏散分析可采用的方法有：模拟法、优化法和风险评估法，根据这些方法，可以建立相应的疏散模型【1 0 】。按, 照g w y n n e 等人的分类方法 1 0 】，还可以分为如下类别：第一种是模拟模型( s i m u l a t i o nm o d e l ) ：如e x i t 8 9 、b g r a e 、e g r e s s 、s i m u l e x 、e s c a p e 、e v a c s i m 、e x o d u s 、d o n e g a n se n t r o p ym o d e l 、p a x p o r t 、m a g n e t m o d e l 、v e g a s 等等。第二种是优化模型( o p t i m i z a t i o nm o d e l ) ：将疏散的人群当成具有共同行为特征的整体，并假定人员总是能够以最有效的方式进行疏散。这一类的代表模型有：t a k a h a s h i sm o d e l 和e v a c n e t + 等。第三种是风险评估模型( r i s ka s s e s s m e n tm o d e l ) ：主要用来识别火灾时与疏散有关的危险因素，并对最后可能出现的风险进行量化。这一类的代表模型如c r i s pw a y o u t 等。目前来说，对于人群疏散的仿真模型，还没有完善、通用的仿真模型。人群疏散行为研究近年来也逐步在我国兴起，但我国这方面的研究起步较晚。东北大学的张培红、陈宝智等研究了火灾时建筑物内人员的疏散，提出人员疏散群集行为规律模型，建立了人员有计划疏散行为规律的数学模型，研究了人员的随机疏散行为规律【1 l 】。武汉大学方正等人建立了人员疏散的网络模型【1 2 】。香港城市大学的研究者提出收集在火灾中人员行为的量化数据的方法，结合疏散演习和灾后进行问卷调查的方法，收集了大量的火灾中人员行为的数据【1 3 】，比较详细地研究了建筑物防火通道内的如灯光、张贴、指引、广播等对人员疏散行为的影响，建立了网络疏散模型( s g e m ) 【1 3 。清华大学的刘强、杨浩、陆化普等建立了运动场馆内人流疏散模型【1 4 】。总的来说，我国在人群疏散研究方面，基础数据的收集较少，计算机仿真疏散的研究较多。真实的数据比较缺乏。随着我国城市人口急剧增加，政府对公共场所的安全日益重视，对大型公共建筑( 如体育场馆、地铁站、火车站) 等人员高密度场所的疏散仿真逐渐成为研究的热点。1 3 研究的对象和内容本文研究的内容是在陌生环境下的人群疏散仿真模型。考虑的重点是：在人群疏散的过程当中，对周围环境信息的收集及决策过程。在环境信息的表示上，结合个人的视野范围，提出了有边界的势能场。在此基础上建立了基于概率选择的多目标场模型。以往的模型适用于将大量的人群作为一个共同特性的整体来考虑，最近的研究越来越趋向于对个体差异的考虑，如人体反应时间、人群心理、个人逃生能力值等。其中，个体的知识主要是自身对周围环境情况的掌握程度，由两个部分组成。一是来自个体的经验。如果某个人在一个环境中曾经进行走动时，对走过的范围的环境信息就会有记忆。特别是，当他从某个门进入时，那么这个门的位置就在存在于记忆当中，一旦发生火灾等事故，他就会优先考虑从这个门逃出去。二是来自于个体在逃生过程中收集的信息。跟日常生活的中的情况相同，这部分的信息主要是通过眼睛收集到的信息，如果建筑的出口在某个人的视野范围之外，或者在视野范围之内，但是被墙体等障碍物阻挡，那么他就不会知道这个出口的位置。当然，还有一种获得信息的途径，那就是人与人之间的交流。当一个人与另一个人的距离在一定范围之内时，他就有几率会获得另一人所掌握的环境信息。个体的知识在他进行逃生路径选择时，会产生主要的影响，从而影响到他的逃生结果。当然，这个影响的大小程度，还会受到他自身的理智程度的限制。只有在理智程度较高的时候，他才会进行正确的选择。如果理智程度很低，那么他很容易会陷入慌乱的状态。总的来说，某个人能否达到一个目标网格，受到知识、理智、体力及其他的综合受力的影响。1 4 本文研究的意义在目前进行的人群疏散研究模型中，人群移动大多数都是基于预先的路径设定，或者在进行路径计算时，忽略了个体的知识差异，认为他知道所有的出口位置。根据日常生活的经验，这些模型很显然不够真实。特别是，现实中经常有某个旅游团到另一个地方的建筑物内观看表演，或者来自各地的人集中在某个建筑物里面开大会的情况。在这种情况下，大多数人都是位于一个陌生的环境中，如果进行个体“知道所有”的假设，就会造成模拟结果的不真实。本文所提出的模型，充分考虑了个体之间的知识差异，并且通过“理智值的参数，考虑的利用知识进行决策时，个体之间的情感差异，相对而言，更加接近真实。1 5 论文结构第一章为绪论，主要叙述仿真研究和人群疏散研究的背景、意义及国内外研究现状，本文的研究内容与意义。第二章为人群疏散仿真研究的理论。介绍人群疏散仿真研究所涉及的各种理4论，如计算机仿真技术理论，人群疏散行为规律，各种人群疏散模型( 元胞自动机、社会力模型) ，人工势能场等理论知识。第三章为在陌生环境下的人群疏散模型。分析、总结出在陌生环境下的人群疏散的特点，重点考虑人对环境信息的收集与决策，提出了边界受限的势能场，和基于概率选择的多目标场。在元胞自动机模型和基于概率选择的多目标场基础之上，建立了在陌生环境下的人群疏散模型。第四章仿真系统的开发。在前面第三章的理论基础上，根据元胞自动机和基于概率选择的多目标场基础上，分析系统的结构和数据的量化表示，写出系统运行的流程步骤，开发出在陌生环境下的人群疏散仿真系统。第五章为实验模拟与场景分析。根据第三章基于个体认知的人群疏散模型，使用第四章开发的仿真系统，设计实验，对不同的场景进行实验模拟与结果分析。第六章为结论与展望。对本文的研究进行总结。1 6 小结本章主要叙述人群疏散仿真研究的背景、意义及国内外研究现状，本文的研究内容与意义，本文研究的思路和论文结构等等。第2 章人群疏散仿真的研究理论介绍人群疏散仿真研究所涉及的各种理论，如计算机仿真技术理论，人群疏散行为规律，各种人群疏散模型( 元胞自动机、社会力模型) ，人工势能场等理论知识。2 1 计算机仿真理论计算机仿真技术是基于多种学科和理论的技术，是用计算机和软件作为分析和研究系统运行行为的工具，是揭示动态过程和运动规律的重要方法和手段。它是根据实验的目的，建立系统模型，在各种不同条件下，利用计算机对该系统模型动态运行( 实验) 。近年来，随着系统科学的深入研究，计算机科学与技术、控制理论的长足发展，使得计算机仿真已经成为一门新学科。信息处理技术的快速进步，带来了仿真技术的飞速发展。计算机仿真技术一般分为仿真计算机，建模仿真的方法学和仿真软件三个重要类别。仿真计算机是应用在系统仿真的计算机，它是普通计算机的一个子集；仿真软件是一种电脑软件，专门面向仿真应用而开发，用于解决特定用户的特定问题。计算机、系统和模型是构成计算机仿真技术的三个基本因素，三者之间的基本关系如下 1 5 ：建立叶结果分析建立仿真模型图2 - 1 计算机仿真三个因素素及其关系【1 5 相应的，计算机仿真技术有三项基本的工作。首先，要从系统中抽象出主要框架，建立相应的数学模型；再次，基于该数学模型，在计算机上建立相应的计算机仿真模型，这个过程又称为二次建模；最后，在计算机上动态运行仿真模型，进行相关的仿真实验，进行系统研究 1 5 。62 2 宏观仿真模型人群疏散仿真的宏观模型也被称为是“粗略网络模型 ，它仅考虑了建筑物本身的疏散能力，而把活动的人群模化为水管中的水，把建筑物根据其结构特征模化为水管和水池。对人群前进速度的统计拉开了人群运动的研究的序幕。1 9 7 1 年，j f r u i n在其著名的作品“p e d e s t r i a np l a n n i n gd e s i g n 一中统计出的人群的平均前进速度与人群密度的关系曲线图 1 6 。在f r u i n 之后，还有很多的研究统计了不同状态下人群前进的速度，统计得出了不同结构和宽度的门、走廊及房间等的最大通过能力。“排队网络是宏观仿真模型中的一种典型模型。其核心思想就是：对建筑物把平面图转换成网络图，一个房间对应为网络图中的一个节点，如果房间很大，则可以根据需要对应于网络中的多个节点，连接房间与房间之间的通道，如门、楼梯等则对应于网络图中的边。节点的容量就是对应的房间能够容纳的人数，边的通过能力就是对应通道( 门、楼梯等) 的通过能力。设定在任意时刻，一条边在同一时刻只能容许一人通过。如果一条边已经有人占用，而此时又有其他人希望通过这条边，必须等到占用这条边的人员完全通过，离开后这条边以后，其他人才可通过。在此基础上，边可以理解为服务，需要使用边的人员可以理解为顾客。根据排队论的知识所建立的模型称为m g c c 模型，m 表示马尔可夫过程，g 代表服务，c 代表服务编号，c 表示节点数 1 7 。排队网络模型构造简单，实现难度较小，对计算机的处理能力要求较低，并且有计算速度快的优点，在七八十年代期间，是疏散仿真模型研究的重点。包括e x i t 8 9 、c r i s p 、e v a c e n t 和澳大利亚国家研究局( c s i r o ) 开发的著名的w a y o u t模型，近期的e v a c s i m 模型，都是应用排队网络模型的典型模型。但是排队网络模型也有其先天的不足，主要总结为两点：第一是把建筑物抽象为一个网络图，忽略了房间的形状和结构、通道的长度与形状等等。房间只对应于连通图的一个节点，通道只对应与连通图的边，损失了大量的细节信息。第二点是把由大量个体组成的人群作为一个整体看待，忽略了人员个体之间的差异。每个人员个体因为具有不同的心理意志，在移动的过程中受到的各种作用力也不一样，因此会具有不同的移动特性。把大量个体人员作为一个具有相同的移动特性的人群整体对待，造成了该模型仿真结果与现实情况存在较大的差异。2 3 微观仿真模型随着科学技术的发展，计算机技术也得到飞速发展，计算机的处理能力日新月异。制约微观仿真模型的主要因素计算能力的影响逐渐减少，微观仿真模型的研究开始渐渐成为了人群疏散研究的热点。7微观仿真模型存在两主要的特点：一是在描述建筑物空间上，将建筑物平面空间划分为许多网格( 或叫网点) ，这样就可以准确地表示建筑物空间的几何形状结构和内部的障碍物的分布，还具有准确地表示在疏散过程中的任意时刻人员的位置的能力。二是研究的对象不再是把人群作为一个整体，而是把重点放在组成人群的人员个体身上。每一个人员个体( 也称为a g e n t ) 都作为一个独立的计算对象。不同的个体具有不同的参数和运动特征，可以依照其所处的环境来动态决定自己的行为。因此，在微观仿真模型中，个体是自治的，不需要人工控制其行为，他有能力自己感知所处在的系统中的环境状况，并根据当时自身的状态和经验做出判断，得出并执行相应的决策。微观仿真模型克服了宏观仿真模型的大部分缺点，以个体为对象进行建模，充分考虑了个体的特性和随环境变化发生动态变化的个体的行为，并且具有参数描述简单、准确的优点。近年来建立的大量疏散仿真模型，如国外的s i m u l e x 、e x o s u s 、e g r l e s s 等模型，国内“中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室 研究的元胞自动机( c e l l u l a ra u t o m a t a ) 和格子气( l a t t i c e - g a s ) 模型等等，都是基于此技术建立的模型。微观仿真模型总体上分为两个类别：连续型模型和离散型模型。离散型模型的特点是运算规则简单，运算速度快。将建筑物的平面空间划分为很多网格，每个网格是一个基本单位，只有两种状态：“有人 和“无人 ，且一个网格只能容纳一个人，代表的模型是格子气模型和元胞自动机模型。连续型模型的特点是运算规则复杂，运算时间长。但可以描述人与环境之间、人与人之间的物理作用，和社会和心理作用等特殊现象。2 3 1 元胞自动机元胞自动机- - - - - c e l l u l a r a u t o m a t a ，简称c a ，也翻译为细胞自动机。最早是由冯诺依曼( j o h nv o nn e u m a i l n ) 开始研究的，最初于2 0 世纪4 0 年代提出并开始研究，到后来促成了另外一种自动机自我复制自动机的发展。元胞自动机的基本组成单位是许多格子，格子的形状一般是矩形的，组合在一起可以是二维的平面网格，也可以是三维的。根据不同的应用范围，格子也可以有其它的形状，例如三角形和六边形。元胞自动机是一种自生的机器 1 8 1 。每个格子就是一个元胞( c e l l ) ，一个元胞在某一个时刻只能处于某一种状态。把时间步引入进来，把时间离散化，就可以使用元胞自动机展现这样一个动态的过程：每个元胞在同一个时间步内的状态是固定不变的；到了下一个时间步，这个元胞的状态，可以由该元胞的周围元胞状态和这个元胞在当前时间步的状态计算出来，计算的过程按照一定的状态转移规则进行。需要参考多少周围元胞的状态，要根据半径r 来决定，还要看采用那8一种领域模型。总的来说，这个动态的过程就是：当设定好元胞自动机中每个元胞为某种初始状态后，所有的元胞都可以自动地按照所设定的状态转移规则进行演化 1 8 1 。2 3 1 1 元胞自动机的构成元胞自动机是由包括元胞( c e l l ) 、元胞空间( l a t t i c e ) 、邻居及规则( n e i g h b o r ) 四个部分构成的。也可以把元胞自动机看成为两个部分组成：一是一个元胞空间；二是定义于该空间的状态变换函数 1 8 。图2 - 1 元胞自动机的构成 1 8 1 元胞( c e l l ) 及其状态( s t a t e )元胞( c e l1 ) 是组成元胞自动机的最基本的单元，又称为基元或单元。元胞离散地分布在一维、二维或多维的几何空间晶格上。元胞自动机中，每个元胞都会处于某一种状态。状态( s t a t e ) 的定义域可以是 0 ，1 ) 的二进制集合，也可以是像 s 0 ，s 2 ，s i s k ) 形式的离散的整数集合。严格来说，元胞自动机中每个元胞只能有一个状态变量，不过在实际中，应用的时候一般都进行扩展，使得一个元胞可以拥有多个状态变量，以表示更多的信息。2 元胞空间( l a t t i c e )元胞空间( l a t t i c e ) 就是元胞分布所在的几何空间网点集合。元胞空间可以是一维的、二维或多维的。在实际应用中，特别是在人群疏散仿真中，二维的元胞空间应用最广。( 1 ) 元胞空间划分。元胞空间可以是一维的、二维或多维的。在实际应用中，特别是在人群疏散仿真中，二维的元胞空间应用最广。近年来的研究主要集中在一维和二维元胞空间的元胞自动机上。一维元胞自动机的元胞空间只有划分一种形式；最常应用的9的二维空间元胞自动机，它的元胞空间一般有三种划分形式：三角形、四边形或六边形三种网格排列 1 8 。多维元胞自动机的元胞空间可能有多种划分形式相对更加复杂。a - 三角形阿格b 四方形阿格c 六边形冈格图2 - 2 二维元胞空间的网格划分 1 8 三种形状的元胞空间在应用到建模时都有各自的优点和不足之处，要根据需要在不同场合进行使用。三角形网格拥有最少的邻居数量，这是它的优点；但是，在计算机中进行表达与显示时，三角形网格需要进行转换，很不方便，这是它的缺点。四方形网格最直观也最简单，在现在的计算机中进行表达和显示具有天然的优势，所以这种网格是目前应用最广泛，研究最多的元胞空问。但是，四方形网格在模拟各向同性的现象上存在不足。能够比较好地模拟各向同性的现象的元胞空间是六边形的网格。所以，六边形的网格更加真实更加自然。但是，在现有的与矩阵式存储和显示为基础的计算机上，同样很难直接表达和存储这种网格。( 2 ) 元胞空间的边界理论上，在各维的方向上元胞空间是没有边界，无限延展的，这是一个理想条件。理想的条件通常只能存在于推理和研究中。在现实中，由于计算机的存储和显示能力等条件限制，这个理想条件无法实现。所以，需要定义一定的边界条件，用以处理元胞空间的边界延展。目前定义的边界条件一般有周期型、反射型和定值型这三种类型，在有的情况下，还有可能采用第四种类型随机型。随机型是在元胞空间的边界处产生随机值，在某些情况下，可以更加自然、客观地模拟实际的现象。周期型( p e h o d i cb o u n d a r y ) 边界。在一维空间上，元胞空间边界上首尾相接，像循环队列一样，形成一个环。在二维空间上，元胞空间上下边界相接，左右边界相接，形成一个像车胎或救生圈的形状的拓扑圆环面( t o r u s ) 。周期型边界就是这种相对边界连接起来的边界类型。1 0反射型( r e f l e c t i v eb o u n d a r y ) 边界。使用以边界为轴进行镜面反射的方法，设定边界外的元胞状态，也即是设置边界外的邻居元胞状态跟边界的取相同的值。在一维元胞空间中，当r = l 时，边界的情形表示如下：l! 睡丁卫妇瓢丁】妇口夕双莎图2 3 反射型的边界情形 1 8 定值型( c o n s t a n tb o u n d a r y ) 边界。采用对边界外所有元胞设定某一固定常量( 如o ，l 等) 的方法，定义边界的条件。在实际应用中，尤其是二维或者多维建模时，上面三种边界类型可以相互结合使用。( 3 ) 构形( c o n f i g u r a t i o n )构形是指个元胞空间在某一个时刻，上面所有的元胞状态的空间分布集合，一般可以用一个多维的整数矩阵表示。3 邻居( n e i g h b o r )邻居是指一个元胞的周围的元胞。邻居的状态在元胞的状态变换规则中有非常重要的作用。一个元胞在下一个时间步的状态，可以由该元胞的周围元胞状态和这个元胞在当前时问步的状态计算出来。但哪些元胞是属于该元胞的邻居，还要定义一定的邻居规则来确定。在一维元胞空间中，确定邻居的依据通常是半径，半径范围内的元胞都是邻居。在二维元胞空间中，邻居定义有 c o n n e u m a n n 型、m o o r e 型和扩展的m o o r e型等几种形式。图2 - 4 元胞自动机的三种邻居形式 1 8 4 规则规则就是一个状态转移函数，是根据个元胞当前状态以及它的邻居状况来计算下一个时间步该元胞状态的动力学函数，也就是上面所说的状态转移规则。将一个元胞的状态定义域和该元胞的状态转换规则一起，称为变换函数，也就是规则。规则包含一个元胞的所有可能取值范围，和状态转换规则。在确定状态转换规则之前，确定邻居的范围也很重要。2 3 1 2 元胞自动机的特征元胞自动机一个自治的离散型的动力系统，它由在大小一致的网格上的许多元胞变量构成，每一个元胞变量只能取有限多个状态值。元胞自动机的特点是空间、状态和时间的离散化。它具有特征要素如下：1 元胞( c e l l )组成元胞自动机的基本元素就是元胞。在每一个时间步中，每一个元胞都只能在有限多个状态值中，取一个确定的值。2 网格( l a t t i c e )也叫元胞空间，是在空间上划分均匀的网格。所有元胞都排列网格上面。3 邻域( n e i g h b o r h o o d )指一个元胞的周围的元胞的集合。一个元胞在下一个时间步的状态，可以由该元胞的邻域内所有元胞的状态和这个元胞在当前时间步的状态共同决定。在二维元胞网格上，常用y o nn e u m a n n 和m o o r e 两种邻域的定义。_鼢r = lr = 2r = lr = 2图2 - 5 不同半径下y o n n e u m a n n 和m o o r e 的邻域表示 1 8 4 时间步( t i m e s t e p )是离散化的时间。是元胞自动机自动演化的时间步长，同一时间步内，所有元胞的状态保持不变，在下一个时间步内，同时发生变化。5 规则( r u l e )元胞自动机自动演化的依据。规则就是一个状态转移函数，是根据一个元胞当前状态以及它的邻居状况来计算下一个时间步该元胞状态的动力学函数，也就是上面所说的状态转移规。设第i 个元胞在时刻t 的状态为a ；，则可以根据a 。及其邻域内的所有元胞的状态和元胞自动机的规则共同得出它在时刻t + l 的状态a 。件1 。2 3 2 多智能体技术智能体是一种可根据其所处的环境状况而自动有所反应的机器，这种反应称为应激响应( s t h n u l u s r e s p o n s e ) 。一个智能体可以按照一定的规则在一个网络1 2内自动行走，可以绕过障碍物并到达目标位置。根据智能体的这种特征，把建筑物的平面布局表示成一个网络，就可以用智能体来模拟疏散场景内的人员个体。入也可以识别环境状况，绕过障碍物并按照自己的意愿行走到达目标位置。在疏散场景中，一般都有大量的人员存在。因此，需要用的多智能体技术模拟大量的人员。多智能体技术中，单个智能体的行走规则和行走特性跟上述单智能体的规则、特性一致。不同的地方在于，智能体在判断环境状况时，不仅要识别周围障碍物的存在，还要识别其它智能体存在。在运动方向上，其它智能体也会阻挡其前进，可以当做建筑物出来。如果多个智能体同时向一个相同的网格移动，就会存在冲突，要预先考虑好处理冲突的规则。处理冲突的规则一般有三种：一是先来先得，由第一个到达网格的智能体留下，其它智能体退回原地；二是参数优先，即根据智能体本身的某个参数( 理智、体力等) 设定优先等级，参数优先的智能体可以到达目标；三是随机型，在所有产生冲突的智能体中，随机选择一个留下。多智能体技术往往需要结合元胞自动机使用，用来模拟人群的运功。2 3 3 势能场人工势能场( p o t e n t i a lf i e l d ) 方法是在1 9 8 6 年由k h a t i b 提出的，主要应用于机器人运动的无碰撞路径规划上。主要思想是：在给定的平面空间中，机器人位于其中一个点，它同时受到目标点产生的吸引力作用，和障碍物产生的排斥力作用。目标点与障碍物产生的共同作用形成一个人工势能场，驱使机器人在场内移动，绕过障碍物，到达目标点。吸引力将机器人推向目标点，而排斥力将机器人推离障碍物，从微观上来看，跟基于力的行人模型有相同之处。在行人仿真中，也可以根据上述规则，通过目标点的引力场和障碍物的斥力场的共同作用，在建筑物内构造一个人工势能场。行人在场内行走时，受到势能场的驱动，可以绕过障碍物，到达目标点。在势能场内，行人的路径规划是通过搜寻势函数的下降方向来实现的。设v 是二维空间c 到非负实数集r 的映射：v ：c - ) r( 2 2 ) 1 9 】其中：( 1 ) 在目标点处v 值为零，离目标点距离越远v 值越大。( 2 ) 距离障碍物越近v 值越大。在最初的时候，势能场常用于机器人的路径规划中，目前在行人行为仿真中，也经常使用到基于势能场的方法。现有的行人行为仿真模型很多都使用了元胞自动机模型或连续模型，在其中，行人路径的规划使用势能场可以起到很好的作用。势能场有静态场和动态场两个基本种类。静态场( s t a t i cf l o o rf i e l d ) 随着时问的变化，自身不产生任何变化，其他行人的行走或出现对它也不产生任何影响；动态场( d y n a m i cf l o o rf i e l d ) 随时间的变化而动态变化，行人的行走或出现对它同样会产生影响。动态场还可以动态的衰减、扩散等。静态场常常用来表示建筑物的平面空间的属性，比如产生吸引力的目标点和产生排斥力的障碍物区域等。动态场常常用来表示活动的行人或蔓延的火势等等，可以表达行人之间的相互作用，对移动轨迹的影响等等。对势能场可以用离散的或连续的方法进行描述。在连续的人工势能场中的行人路径规划的优化方法常使用最速下降法。这种方法有一个缺点，就是行人移动过程中可能会进入一个局部极小点，这个局部极小点不是目标点，但是行人却会陷入其中不能出来。一种解决的方法是，将这种势场方法结合图搜索方法，将势能场方法转化成运动规划方法。但是，这种方法却不能彻底地解决问题，依旧存在的局部极小点问题，仍然会造成势能场方法的效率低下。可以两种方式处理该问题：第一种，局部方法。定义一个势函数，使得局部极小点不存在或尽可能的少。因为势函数的定义域是一个有限的邻域，可以忽略掉超出这个有限的邻域外的障碍物，对其形状和分布都不加处理。第二种，改进搜索算法，适当地考虑从局部极小点脱离的方法。2 4 个体行为与群体行为近年来基于智能体( a g e n t ) 技术的微观仿真模型是仿真模型的研究重点。用来虚拟人的智能体，应该能够主动地感知虚拟的环境中周围环境状态的变化，作出正确的决策并执行这个决策。理想的目标就是：仿真系统中，虚拟出来的人，在所处系统中能够自主地感知的环境参数，能够根据自己当时的状态和之前的经验做出决策，并实行该决策。这个过程是完全自主的，不需要另外人工干涉其行为。在学习机制中引入经验，并在以后的决策中进行使用，这样的虚拟人是具有认知和学习能力的。不过这只是理想的状况，在现实中，若要创造出一个这样完全自主的虚拟人，是很复杂的。因为人的认知过程包含了很多社会学和心理学的因素，是一个非常复杂的过程。这个复杂的认知过程目前无法完美地在现有的技术和计算机中重现出来。当前的工作，是使得虚拟人尽可能地真实和智能，这是一个努力的方向。微观仿真模型需要考虑两个重点问题：第一是如何建立单个人的行为模型；第二是如何将大量的人员个体行为综合成为一个整体的人群行为。群体的整体行为绝对不是所有个体行为的简单叠加，它是每个个体之间的非线性的相互作用。群体行为会表现出比个体行为更加丰富的行为。群体中所有的人员个体都感知自己所处的环境和周边的情况，根据这些情况作出决策，改变自己的行为。每个个体之间的行为又会相互影响，加上物理环境的影响，互相作用1 4构成整个人群的群体行为。群体的行为形成的信息又会被个体感知，从而影响人员个体的接下来的行为。2 5 小结介绍了人群疏散仿真研究所涉及的各种理论，如计算机仿真技术理论，人群疏散行为规律，各种人群疏散模型( 元胞自动机、社会力模型) ，人工势能场等理论知识。第3 章在陌生环境下的人群疏散模型分析、总结出在陌生环境下的人群疏散的特点，重点考虑人对环境信息的收集与决策，提出了边界受限的势能场，和基于概率选择的多目标场。在元胞自动机模型和基于概率选择的多目标场基础之上，建立了在陌生环境下的人群疏散模型。3 1 在陌生环境下的人群疏散的特点因为缺乏对环境的认识和熟悉，跟普通环境比较，可以得出在陌生的环境下，人群疏散具有如下特点：1 情绪更加慌乱因为缺乏对环境的认识和熟悉，所以在危险突然发生的时候，心理紧张情绪会比普通情况下更加强烈。紧张的心理会导致判断力的失常，还会影响行动的速度。对环境的无知导致在陌生环境下逃生时人的心理更加慌乱。2 逃生方向的趋光性从心理学的研究得出，人天生就有害怕黑暗的特性