动物群体逃生行为实验和群体虚拟仿真研究综述

群体虚拟仿真能够以三维可视化方式直观呈现紧急情况下的人群逃生行为,对人群的安全管理具有重要的指导价值.由于真实紧急事件案例样本的数据往往不够全面,很难用于虚拟仿真模型的系统验证,而逃生演习也很难重现真实的紧急情景.近年来,人们开始引入动物逃生实验来辅助发现人群逃生规律.文中总结了以蚂蚁和老鼠为主要代表的动物群体逃生行为实验,针对已有的典型群体行为仿真模型,探讨了用动物逃生实验来辅助群体仿真模型验证的可行性;并讨论了动物逃生实验的局限性,提出了动物逃生实验的改进建议,为更好地开展群体行为模型研究提供一些借鉴.     

一种结合导航点的社会力疏散仿真软件研究

社会力模型广泛应用于人群仿真。针对该模型在人群疏散仿真中存在抖动、穿透现象,分析产生该现象的原因,采用多线程优化的方法改进社会力模型。对于多障碍物场景中行人存在停滞和移动缓慢的现象采用增加导航点优化行人的疏散路径。采用优化的社会力模型研制一个人群疏散仿真软件,该软件可以定义多种人群仿真参数,实现人群仿真。通过该仿真软件对地震疏散情景进行仿真实验,对实验数据进行对比分析,验证了该仿真软件可以推演人群的疏散行为,可以为人群的疏散策略制定提供参考数据。     

传递矩阵法计算单层多跨不规则刚架

用传递矩阵法分析单层多跨不规则刚架的内力和位移，该方法计算公式规律性强，便于编制电算程序。     

传递矩阵法计算单层单跨不规则刚架

本文用传递矩阵法解决了单层单跨不规则刚架的简便列式方法，便于应用电算计算。     

文本情感对话系统研究综述

对话系统作为人机交互的重要方式,有着广泛的应用前景。现有的对话系统专注于解决语义一致性和内容丰富性等问题,对于提高人机交互以及产生人机共鸣方向的研究关注度不高。如何让生成的语句在具有语义相关性的基础上更自然地与用户交流是当前对话系统面临的主要问题之一。首先对对话系统进行了整体情况的概括。接着介绍了情感对话系统中的对话情绪感知和情感对话生成两大任务,并分别调研归纳了相关方法。对话情绪感知任务大致分为基于上下文和基于用户信息两类方法。情感对话生成的方法包括规则匹配算法、指定情感回复的生成模型和不指定情感回复的生成模型,并从情绪数据类别和模型方法等方面进行了对比分析。然后总结整理了两大任务下数据集的特点和链接便于后续的研究,并归纳了当前情感对话系统中不同的评估方法。最后对情感对话系统的工作进行了总结和展望。     

一种考虑随机风场作用的布料动画研究

为了创建布料在风中的动画,提出了一种考虑随机风场作用下的布料动画模型,通过引入柏林噪声来构造风场的随机分布,讨论了布料随风飘动中的布料间碰撞检测简化方法。采用OpenGL实现了床单的布料动画演示,仿真结果表明,虚拟床单的运动和生活中拍摄的实际照片相符合。     

一种面向交易过程的虚拟人情绪模型

虚拟人在电子交易中具有重要的应用价值,但现有交易模型对情绪因素考虑不足。为此,建立一种面向交易过程的虚拟人情绪模型,该模型综合虚拟人的情绪和个性。引入概率函数表述交易过程中的信息不确定性,构建情绪公式。仿真实验结果表明,该情绪交易模型能够反映现实中交易的规律,较好地模拟实际交易过程。     

人群应急疏散中一种多智能体情绪感染仿真模型

为了从情绪的视角分析紧急情境下人群的疏散行为,梳理了现有情绪感染的研究工作,总结了人群紧急状况下行为特点.采用智能体描述人群个体,提出一种多智能体情绪感染模型.其主体框架分为感知层、情绪层、感染层、行为层和行动层.归纳了产生情绪感染现象的3个条件及情绪感染的3个规则,提出了情绪感染的算法,考虑个体的个性和个体间距离因素,采用情绪强度和人群紧密度来计算个体疏散速度.用C#语言编制了仿真实验,采用真实的地震疏散案例,验证了仿真疏散时间和实际观测的基本一致.通过与以往基于传染病思路的情绪感染模型对比,所提出的模型可以更好地描述情绪感染从局部到整体的过程.实验结果表明,所提出的模型可以推演情绪驱动下的群体聚集行为,有望为制定应急疏散预案提供一种可视化分析方法.     

多智能体环境下的情绪决策模型?

建立一种基于情绪的Nash-Q决策模型,它由认知层和情绪层组成。认知层模型由Nash-Q算法实现,情绪层建立在情绪记忆和评价理论之上,由高兴、伤心、恐惧、厌烦组成情绪空间,建立相应刺激与情绪映射模型、情绪与行为动作映射模型、每种情绪下的动作信任度评价模型。将文中模型应用到两智能体网格决策实验中,结果表明情绪层的引入可加快收敛速度,同时能有效防止陷入局部最优,更好兼顾在线学习的“保守”和“探索”平衡。