组合动作空间深度强化学习的人群疏散引导方法

人群疏散引导系统可在建筑物内发生灾害时有效保护生命安全,减少人员财产损失。针对现有人群疏散引导系统需要人工设计模型和输入参数,工作量大且容易造成误差的问题,本文提出了基于深度强化学习的端到端智能疏散引导方法,设计了基于社会力模型的强化学习智能体仿真交互环境。使智能体可以仅以场景图像为输入,通过与仿真环境的交互和试错自主学习场景模型,探索路径规划策略,直接输出动态引导标志信息,指引人群有效疏散。针对强化学习深度Q网络(DQN)算法在人群疏散问题中因为动作空间维度较高,导致神经网络复杂度指数增长的"维度灾难"现象,本文提出了将Q网络输出层按动作维度分组的组合动作空间DQN算法,显著降低了网络结构复杂度,提高了系统在多个引导标志复杂场景中的实用性。在不同场景的仿真实验表明本文方法在逃生时间指标上优于静态引导方法,达到人工构造模型方法的相同水平。说明本文方法可以有效引导人群,提高疏散效率,同时降低人工构造模型的工作量并减小人为误差。     

高层住宅建筑人员疏散时间仿真分析

以单元式高层住宅建筑人员疏散为实例,采用经验公式法和Pathfinder软件仿真模拟法计算得到的疏散时间基本相同。仿真模拟计算结果显示:人员全部通过楼梯疏散的时间为344 s;采用楼梯和电梯混合疏散时,17层以下住户人员通过楼梯疏散,18层以上住户人员通过电梯疏散,疏散时间为290.8 s。当逃生条件允许时,对高层住宅建筑人员采用楼梯和电梯混合疏散进行优化设计,可以有效地减少人员疏散时间,保证人员安全疏散。     

用最小费用流的允许边算法求解运输问题

将最小费用流的允许边算法运用于运输问题,提出了求解运输问题的一种新解法。构造运输问题的最小费用最大流模型,并用允许边算法求得容量-费用网络的最小费用最大流,此最大流对应于运输问题的最优调运方案。在迭代过程中,后续迭代充分利用了上一迭代的信息,有效节省了计算量;对于非标准运输问题,可以直接求解,而不需要先将其转化为标准形式。     

具有流量为零或介于上下界之间的二态组合约束最小费用流问题的算法

对于各弧流量为零或者流量介于非零上下界之间的二态组合约束最小费用流问题，一般在穷举各种状态组合的基础上结合普通最小费用流算法求解，其复杂性为普通最小费用流问题复杂性的2^|A|倍(式中，指数|A|为弧的数目)．提出了一种新的算法，以具有相应上下界容量约束最小费用流问题的最优解为初值，构建残量网络，消除负费用圈，最后得到最优解．该算法总的复杂性仅为普通最小费用流问题复杂性的2倍．     

熵修正的混合人工蜂群-蝙蝠算法人群疏散模型

目前的群智能疏散模型多仅考虑单一的经典的群体智能,不足以描述复杂的群体疏散行为特征,且鲜有考虑人群混乱程度对人群疏散的影响。为研究描述多种群体疏散行为的群智能疏散模型,综合使用多种群智能算法,并考虑了人群混乱程度对疏散的影响,构建了熵修正的混合人工蜂群-蝙蝠算法人群疏散模型。首先,采用DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）算法进行群组划分。然后,将人群分为群组引导者、群组成员和离散人员3类,并针对每类人群的特点,基于蝙蝠算法描述群组引导者,基于人工蜂群算法描述群组成员,基于粒子群算法描述离散人员。最后,引入定量描述人群混乱程度的疏散熵对群组引导者进行位置修正,构建了熵修正的混合人工蜂群-蝙蝠算法人群疏散模型。仿真结果表明,该模型可以模拟群组疏散,比较符合真实的群组疏散形状,以群组形式疏散一定程度提高了疏散效率;同时,引入疏散熵进行修正后,群组引导者可以引导群组成员避开前方混乱区域,避免了人群过度集中,增强了疏散的安全性与快速性。     

受容量限制的多品种物质运输问题的最小费用最大流算法

对于有容量限制的多品种物资运输问题,不仅可以用传统的表上作业法求解,还可以转化为最小费用最大流算法求解。事实证明,有容量限制的运输问题用最小费用最大流算法求解比表上作业法求解更方便。     

航空公司航班衔接问题的模型及算法

编制航班衔接表是航空公司制订日常生产计划的基础.本文作者针对单枢纽机场航线网络的特点,以所需飞机数最少为目标,提出了描述航班衔接问题的最小费用最大流网络模型,为利用计算机优化航班衔接方案提供了一种可行算法.     

运费无差异的多品种流交通网络最小费用算法

为了解决交通网络应用中多品种流问题,对运送费用无差异的多品种流交通网络进行分析,在借鉴连续最短路算法和Ford-Fulkerson算法基础上,构造了复合参数和复合指标．基于设定的复合参数、复合指标以及相应的计算规则,构建了多品种流交通网络最小费用流分配算法,通过算例验证了算法的可行性．运费无差异的多品种流交通网络最小费用算法为解决交通运输领域普遍存在的运送费用无差异的多品种流最小费用流问题提供了应用基础．     

建筑物火灾中人员疏散路径优化自适应蚁群算法

目的建立面向建筑消防智能疏散指示系统的人员疏散路径优化数学模型.方法综合考虑了火灾时期人员疏散的行为特点,利用火灾烟气环境下人员活动性指数和疏散通道通行难易系数定义疏散通道当量长度,自适应地调整路径选择策略和信息素更新策略,建立了火灾时建筑物智能疏散路径优化的自适应蚁群算法数学模型,并以某建筑物为例,进行模型应用.结果自适应蚁群算法应用于建筑物火灾时人员疏散路径优化,与传统最大最小蚁群算法相比提高了运算速度.结论自适应蚁群算法解决了传统蚁群算法在加速收敛和防止早熟及停滞现象之间的平衡问题,可以适用于建筑物火灾时人员疏散路径优化问题.     

最小费用最大流的扩流问题

当网络的某些边（弧）容量可以在一定范围内增大时，它的最小费用最大流即发生改变，生产实践中（比如交通运输）常常是给定一个最大流的增流目标，而讨论如何确定边（弧）的最小变动上限以使新网络中的最大变动上限以使新网络中的最小流为最小费用者。文献（１）提出一个算法，但它只能在极特殊的情形下才适用，而且文中并没指出使用条件。这里我们给出一个适用于一般情况的算法。     

Simulation of people''''s evacuation in tunnel fire

1 INTRODUCTIONWiththe development of the express road con-struction,there are more and more tunnels . Manypeople and vehicles will pass or stayinthe tunnels .Once fire occurs ,howto evacuate the people safelyand quicklyis not only a problem which should beconsidered carefully and researched in tunnel firedesign but also ani mportant research project of theemergency scheme for the tunnel operation. Com-puter si mulation is the most economical and feasi-ble method to research and check the …     

Abnormal Crowd Behavior Detection Based on the Entropy of Optical Flow

To improve the detection accuracy and robustness of crowd anomaly detection, especially crowd emergency evacuation detection, the abnormal crowd behavior detection method is proposed. This method is based on the improved statistical global optical flow entropy which can better describe the degree of chaos of crowd. First, the optical flow field is extracted from the video sequences and a 2D optical flow histogram is gained. Then, the improved optical flow entropy, combining information theory with statistical physics is calculated from 2D optical flow histograms. Finally, the anomaly can be detected according to the abnormality judgment formula. The experimental results show that the detection accuracy achieved over 95% in three public video datasets, which indicates that the proposed algorithm outperforms other state-of-the-art algorithms.     

基于FDS的高层住宅建筑火灾数值模拟分析

以单元式高层住宅建筑为研究对象,本文应用FDS软件对其火灾烟气特性进行数值模拟计算,得到了单元式高层住宅建筑火灾烟气蔓延速率、可见度、有害气体浓度、火场温度等火灾烟气特性变化规律。计算结果表明:火灾发生60 s时,火场环境适宜人员疏散逃生;360 s时,火灾烟气对人员疏散逃生造成威胁。数值模拟结果可为单元式高层住宅建筑防火设计及人员疏散逃生方案提供理论参考。     

Computer simulation of evacuation in underground coal mines

In order to study the evacuation behavior of miners during accidents,we analyzed the rational layout of a safe chamber,and improved evacuation efficiency.A visual model of evacuation was developed and used to simulate the evacuation process of mines,given their special underground environments.In our simulation,the working faces of a coal mine and nearby tunnels were divided into 0.5 m×0.5 m grids to reflect the location of occupants and obstacles.Based on a"flow potential of the occupant",we determined the direction of movement and routes of occupants.In the model,evacuation speed changed as a function of crowd density,with an average speed of 1.30 m/s.The model also takes into account detection time of the disaster and the personnel response time.Evacuation time,exit flow rate and evacuation path were obtained by simulation.The results indicate that using simulation technology can present a more visual evacuation process and show the behavior of occupants.Our establishment of a mine safety evacuation system has merit as reference value.     

人员群集流动自适应元胞自动机模型研究

目的建立人员群集流动的自适应二维元胞自动机模型，分析出口附近人员流动的瓶颈现象，以及群集流动灾变的临界状态．方法对国内外人员流动行为规律的研究现状和发展趋势进行分析，利用自适应网格生成器，建立人员流动二维元胞自动机模型，实现对人员群集流动的计算机模拟．结果可以清晰地观察到人员流动过程中的群集滞留与成拱现象．在同样的人员负荷、人员密度和人员初始期望速度情况下。空间几何尺寸对人员流动安全性有一定的影响．结论与社会力模型相比，大大提高了运算速度．然而，当空间结构比较复杂，并且人员密度较大的时候，网格的局部加密和调整常常会造成冲突和死循环现象．因此，今后的研究方向应该在网格技术上进一步实现优化。     

试论建筑物人员疏散的量化研究

阐述了建筑物人员疏散的重要性 ,从人员疏散的基本物理量出发 ,总结了人员逃生疏散速度与人员密度的关系以及国内外关于建筑物人员疏散时间的常用计算方法 .同时对近年来兴起计算机模拟方法、模拟模型构造、个体人员素质、行为特征等进行了较为详细的综述和展望 .     

3D-Route Planning Method to Realize Missile Cruise Flight

In order to increase the aircraft's survival in the flight mission, it is necessary to carry out flight mission planning, which includes TF/TA2(terrain following/terrain avoidance/threat avoidance). An approach to 3D-route planning based on A heuristic search algorithm was selected to determine the routes of fiber optic guidance missile's cruise segment. The cost function was discussed, which was mainly related to the physical obstacle, threat exposure, and aircraft performance characteristics. The digital map techniques were presented, which included setting “no-go” area according to fiber's safety requirement. The optimal or the sub-optimal route was obtained, while the cost function constraints were satisfied and the stored terrain obtained from a real terrain was digitized. The algorithm is validated through simulation and can fulfill the route planning task which focuses on the cruise segment of fiber optic guidance missile.     

基于智能体技术的人员群集流动动力学模型

目的运用计算机技术研究复杂的群集流动现象，设计和优化人员疏散系统．解决群集人员流动安全管理问题．方法吸取社会力模型中行人运动受到社会力支配的思想，综合考虑行人之间的相互影响，利用智能体技术，在人员流动行为规则的指导下，建立群集流动的微观动力学模型，借助自适应网格生成技术实现了人员群集流动的计算机模拟．结果对仅有一个出口的大房间和设有障碍的通道的人员疏散过程进行了模拟，模拟动画图像显示了人员流动过程中在流动通道瓶颈处的成拱现象及行人流避让和绕过障碍的现象．结论通过群集流动微观动力学模型并借助自适应网格生成技术，实现了对于人员群集流动状态及其演化过程的计算机模拟．提高了运算速度．表明本模型具有一定的适用性．     

一种公平的路边基站下行业务调度算法

To improve the fairness performance of the downlink traffic scheduling algorithm, a network flow based downlink traffic scheduling algorithm is proposed for the roadside unit (RSU) in vehicular networks. In the proposed algorithm, a bipartite graph is constructed firstly, where the node set is composed by the vehicle set and the timeslot set. At any given timeslot if a vehicle can communicate with the RSU, then an edge between the given timeslot and that vehicle is added into the edge set. Next, a flow network graph is constructed based on the bipartite graph by adding a virtual source node and a virtual sink node. By applying the conventional minimum cost maximum flow algorithms, a minimum cost maximum flow can be computed, which is converted to the fair traffic scheduling strategy. Simulation results show that, when the total vehicle requirements are maximized, compared with the existing algorithms, the fairness performance of the proposed algorithm is improved by 116.4％ in the offline case, and by 25.9％ in the online case.