# Louvre_Evacuation
来源:2019年 美赛 D题
## 问题背景
法国发生的恐怖袭击越来越多,在许多热门目的地,亟需一个应对紧急情况的疏散计划。
你们的ICM团队正在帮助设计在法国巴黎**卢浮宫的疏散计划**。
总的来说,疏散的目标是让所有的人都撤离,尽快安全离开大楼。
接到疏散通知后,为了尽快清空建筑,每个人尽可能的通过一个最佳出口。
## 问题要求
建立一个卢浮宫紧急疏散模型,以满足:
- 当出现突发意外事件时,指导游客人群从卢浮宫疏散 (evacuate visitors from the museum)
- 探讨安保/急救人员进入策略 (allow emergency personnel to enter the building)
- 确定人流移动的瓶颈 (identify potential bottlenecks limiting movement towards the exits)
- 模型考虑各种威胁 (a broad set of considerations and various types of potential threats)
--------
# My Work:
不考虑个体行为的情况下,可以将卢浮宫抽象为二维平面图,记录各个关键节点、出口、节点之间的长度、路径信息等,建立图论模型,求解最短路、网络流等,从而得到疏散时间,瓶颈等结果。
从人群疏散的角度看,查阅资料,我们发现目前疏散模型大致有两种处理方式,**元胞自动机**模型和**社会力**模型。
本程序主要模拟了人员疏散的撤离情况。
## 编程目的
- 研究人群在一般空间的流动情况
- 出口数量、分布对疏散时间的影响
- 障碍物对人员流动的影响
- 定量求解人流密度,确定疏散瓶颈
## 算法思想
利用元胞自动机实现 (社会力模型人员会在地图上重叠)
- 初始化地图,地图为矩形区域,基本信息包含长Length、宽Width、若干出口Exit、障碍物Barrier等
- 基于该[论文](https://github.com/izcat/Louvre_Evacuation/blob/master/ref/元胞自动机疏散模拟的并行计算研究与实现_金自豪.caj),出口距离在地图上反映为势能的高低,初始化地图的**势能**
- 初始化人群,人群随机分布在地图的合法区域内
- 疏散模拟:
- 移动方向:每个人优先选择最短路进行撤离,考虑使用Moore型元胞,有8个移动方向
- 移动速度:一定区域内(周围8个邻居元胞)人流密度决定人员的移动速度 (待改进:统计可视角度内的人流密度)
## 模拟结果
### 人员疏散过程模拟
![gif1](https://github.com/izcat/Louvre_Evacuation/blob/master/result/1.gif)
![gif2](https://github.com/izcat/Louvre_Evacuation/blob/master/result/2.gif)
![png3](https://github.com/izcat/Louvre_Evacuation/blob/master/result/3.png)
![png4](https://github.com/izcat/Louvre_Evacuation/blob/master/result/4.png)
### 热力图
反映瓶颈位置
![pic1](https://github.com/izcat/Louvre_Evacuation/blob/master/result/figure_1.png)
![pic2](https://github.com/izcat/Louvre_Evacuation/blob/master/result/figure_2.png)
## 代码说明
请见code目录
https://github.com/izcat/Louvre_Evacuation/blob/master/code/README.md
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code_20105
ref
元胞自动机疏散模拟的并行计算研究与实现_金自豪.caj 4.84MB
README.md 3KB
code
main.py 3KB
map.py 6KB
people.py 3KB
README.md 2KB
result
figure_2.png 41KB
figure_4.png 36KB
3.png 16KB
2.gif 654KB
4.png 17KB
figure_1.png 39KB
1.gif 1.08MB
README.md 380B
figure_3.png 41KB
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