大规模人流多出口应急疏散预案的优化与研究

设计了有通行能力限制的多出口疏散路径整数规划模型,采用回溯算法和二分搜索算法结合的算法来求解,将各弧段上的通行速度表示为时变的连续递减函数,并对不同弧段的速度函数设置了不同的衰减参数.最后结合汶川地震中四川大邑县的地震应急疏散图作为案例进行了仿真,对其应急预案进行了优化并给出了改进建议,同时也证明了算法的正确性和实用性.     

基于改进蚁群算法的建筑火灾疏散路径规划研究

针对综合建筑火灾中人员疏散路径动态规划问题,以待疏散人员所需逃生时间最短为目标,考虑火灾产物和人群密度对人员逃生速度的影响,构建基于改进蚁群算法的人员疏散路径规划模型。建立由障碍物顶点栅格构成的疏散网络数据模型,改进蚁群算法的启发函数、死锁处理策略,引入烟花算法中的爆炸算子优化蚂蚁路径,以某综合建筑为例进行仿真实验。结果表明：该模型不仅能够避免疏散路径经过危险区域,还可根据建筑环境状况和人员分布情况实时调整疏散路径,提高了人员疏散路径安全性。     

基于碳排放与速度优化的带时间窗车辆路径问题

研究了考虑碳排放和速度优化的带时间窗车辆路径问题,引入了基于速度的碳排放计算方法,以油耗、碳排旅行时间费用最小化为目标,将速度作为决策变量,建立了混合整数规划模型. 提出了两阶段启发式算法,第一阶段采用改进的禁忌搜索算法优化配送网络中的速度,第二阶段设计了弧段速度优化算法用于优化路径弧段上的速寻求对最优解的进一步改进. 数值实验分析表明: ①两阶段启发式算法能快速有效地找到满意解; ②采用优度的路径安排比固定速度的路径安排能减少更多的碳排放和总费用; ③碳排放和旅行时间之间存在替换关系,减少碳排放会导致旅行时间的增加; ④传统的车辆路径安排中存在很大的碳排放改进空间,由于油耗和碳排放是相关的,减少碳排放有利于节约总费用.     

应急疏散路径选择元胞传输宏观模型

通过建立元胞传输模型,研究了紧急事件下动态网络交通流应急疏散问题,将车流离散化处理成单个车辆可以有效地克服网络规模较大时运算效率低的缺点.模型采用时间步长法进行模拟,紧急疏散车辆路径的确定与各路段的走行时间密切相关.仿真实例说明模型和算法提高了紧急事件下网络动态交通配流的应用效果.     

舰船双目标应急疏散路线规划模型与算法

军事舰船应急疏散的目的是要在舱室内发生灾害或船体遭受打击时,将处于危险区域内的船员快速的引导转移至安全集结区域或指定战位.本文针对军事舰船的疏散特点,将船员疏散总用时与由于疏散过程中开启密封舱门造成的船体水密损失这对互相矛盾的疏散影响因素作为优化目标,构建了一个双目标最短路混合整数规划模型,并设计了求解该模型的启发式算法,最后通过数值算例对模型与算法进行验证,表明该模型能为制定有针对性的疏散路线方案提供支撑.     

基于改进A*算法的多层邮轮疏散系统仿真

为解决海上航行应急疏散效率低下的问题,提出一种基于改进A*算法的应急疏散系统。以网络流模型为基础,采用邻接节点的遍历方式完成路径搜索,并在代价值的计算中加入路径人员密度和路径障碍物的影响,使算法更具实用性。为提升算法效率,对网络进行节点优化,给出单层多出口情况下的多路径择优方案,并考虑在路径发生拥堵时进行二次规划。仿真结果表明：该系统能够为多层大型邮轮上的人员提供一条有效的疏散路径,不仅在安全性方面可以有效避免路段拥堵情况,而且在疏散时间方面较传统A*算法更短,疏散效果更好。     

基于时间扩展网络制定的混合速度疏散算法

针对大规模应急疏散过程中基础设施的供给与快速产生的疏散交通需求之间的矛盾,提出一种基于时间扩展网络用于有组织计划的混合速度应急疏散算法,其主要思路是以疏散者位置及运动速度建立疏散组,通过标记路段的时间可用性确定不同疏散组的出发时间及路径,以达到避免交通冲突及确保疏散效率的目的。实验表明,该方法在确保疏散过程高效、有序进行的前提下,可获得与理论最优值接近的疏散结果,且疏散规模越大,逼近效果越好。     

基于有限理性路径决策的人员疏散双层模型

人员在疏散过程中难以获得关于疏散路径的全部信息，因此，确定疏散路径时仅能选取满意的而非最优的疏散路径.考虑疏散人员所能获知的疏散路径长度、拥挤程度和危险程度信息构建了人员疏散双层模型.该模型包括上层的人员路径选择模块和下层的人员空间移动模块，分别刻画了个体的有限理性路径选择行为和疏散运动过程.通过实例仿真，分析了出口宽度和有限理性参数对疏散人员路径选择和疏散时间的影响规律，结果可为建筑设计和疏散应急管理提供一定的依据.     

不同路径选择策略的城市疏散仿真研究

结合Agent模型和GIS系统构建了城市大范围人员疏散仿真系统,采用A*算法建立了Agent的路径选择模型,讨论了基于最短距离、最短时间和混合型的三种路径选择策略.还基于实际的城市道路和人口数据,构建了疏散场景进行模拟.模拟结果表明:步行方式下不同路径选择策略下总体疏散时间差别不大,而车辆方式下则差别很大.不同路径选择策略下交通流的分布呈现不同特征,道路的拥挤路段和节点也不一致,因此需要采取合适的诱导策略进行引导.     

基于混合遗传-Nelder Mead单纯形算法的源强及位置反算

确定泄漏源的位置和强度, 是进行群体疏散和应急决策的基础. 将扩散模型得到的浓度值 与传感器观测的浓度值进行比较并建立混合遗传-Nelder Mead单纯形算法模型, 反算得到泄露源的位置和强度, 进而利用浓度的模拟数据验证该算法的可行性. 研究结果表明:混合遗传-Nelder Mead单纯形算法不受初值选取的影响, 即使初值远离期望值, 也能得到很好的结果, 而且能以较小的误差 和较快的速度反算出结果, 更适合于多维变量的搜索. 因此混合遗传-Nelder Mead单纯形算法能够快速准确地反算得到泄漏源的位置和强度, 满足应急决策的需要.     

高层建筑垂直应急疏散系统的仿真研究

针对传统高层建筑楼梯应急疏散的弊端，建立了高层建筑垂直应急疏散系统的仿真模型，并进行了仿真实验研究。仿真模型包括楼梯疏散和电梯疏散两个模块，分别以人流在楼梯中的‘步行速度和电梯疏散时间的计算为基础。仿真实验结果可以反映人群的拥挤和电梯行驶等基本现象，并对电梯应急疏散系统的评价和高层建筑应急预案的设计有一定的参考作用。     

基于蚁群算法的人车混合疏散优化及混合比例分析

为解决紧急情况下的人车混合疏散问题, 以人车混合疏散的总时间最短、混合道路利用程度最高为目标,建立了一种人车混合疏散的多目标优化模型, 针对该模型设计了多目标蚁群优化算法及其改进算法,并应用于大型体育场及其周边路网集成环境中进行了仿真实验, 分析了不同人车混合比例下的疏散性能,结果表明:该模型及算法对人车混合交通流疏散问题具有良好的效果, 尤其是当行人所占比例为 50%-80% 时,人车混合疏散效果在两个目标上较优.该模型和算法有助于为大型公共场所人车混合安全疏散预案的制定提供决策支持.     

基于元胞自动机的地铁火灾疏散动态分析

在元胞自动机基本模型基础上,结合地铁人员疏散特征,开发一种扩展元胞自动机模型。模型采用危险度的概念来反映人员对地理位置的认识,以及火情对主观选择的影响作用,并引入附加危险度来实现人与人,人与障碍物之间的摩擦和排斥效应,该附加危险度随乘客运动实时调整。根据人行特征,采用八方向运动规则,结合人员密度确定乘客疏散速度,体现快即是慢的疏散规律。通过站台和站厅两幅总危险度图的布置,模拟整个地铁建筑中人员的逃生过程,以广州地铁二号线某中间站为例,分析了乘客高峰期和非乘客高峰期,以及地铁环境正常运行状态和火灾紧急运行状态下的疏散动态特征。仿真结果显示进入紧急模式下,即使乘客满员,楼梯和闸机的疏散能力能够满足地铁疏散要求。当预警滞后或控制不动作时,逃生所需时间有明显增加,整个疏散通道上,楼梯和站厅检票闸机处形成两处瓶颈,而且闸机疏散能力明显不足。     

Capacitated stochastic coloured Petri net-based approach for computing two-terminal reliability of multi-state network

Classical network reliability problems assume both networks and components have only binary states,fully working or fully failed states.But many actual networks are multi-state,such as communication networks and transportation networks.The nodes and arcs in the networks may be in intermediate states which are not fully working either fully failed.A simulation approach for computing the two-terminal reliability of a multi-state network is described.Two-terminal reliability is defined as the probability that d units of demand can be supplied from the source to sink nodes under the time threshold T.The capacities of arcs may be in a stochastic state following any discrete or continuous distribution.The transmission time of each arc is also not a fixed number but stochastic according to its current capacity and demand.To solve this problem,a capacitated stochastic coloured Petri net is proposed for modelling the system behaviour.Places and transitions respectively stand for the nodes and arcs of a network.Capacitated transition and self-modified token colour with route information are defined to describe the multi-state network.By the simulation,the two-terminal reliability and node importance can be estimated and the optimal route whose reliability is highest can also be given.Finally,two examples of different kinds of multistate networks are given.     

基于危险源影响的地铁车站乘客疏散仿真模型

为研究地铁车站在危险源突发事件条件下乘客主观能动性和外界环境对疏散过程的影响,结合危险源场景特征对乘客疏散过程进行社会力分析,建立基于危险源的社会力模型.模型考虑了乘客的主观能动性,调整自驱动力中期望速度大小和方向的确定方法及更新规则,并针对外界环境的影响,引入危险源对乘客的排斥力.以上海地铁某车站站台层为场景进行算例应用及分析,仿真结果表明:模型能较好地模拟危险源突发事件下乘客疏散过程.为减少疏散时间,车站疏散组织工作要安排乘客合理绕行,控制危险源范围,当车站密度小时,要提高乘客期望速度,而车站密度大时,则要提高瓶颈的通行效率.     

基于风险感知的室内疏散情绪传染与干预策略研究

针对突发事件下多出口多障碍物室内紧急疏散过程中恐慌情绪传染问题,综合考虑人格特性,年龄、性别上的风险感知差异以及意识调节作用构建情绪传染模型,利用AnyLogic进行模拟仿真,将个体情绪与疏散速度结合,实现情绪状态与速度的实时更新。验证疏散过程人员干预可以有效缓解恐慌情绪的蔓延,以期为紧急疏散过程中恐慌情绪传染提供理论依据。结果表明：自身判断力即意识调节作用在一定程度上可以有效降低疏散时间;初始恐慌人数持续增加最终会导致群体间恐慌情绪传染加快以及疏散时间增加;风险感知程度越低,行人更容易处于冷静状态;合理安排管理员位置可以有效抑制恐慌情绪蔓延,提高整体疏散效率。