基于粒子群算法(PSO)的人员疏散动力学模型.pdf

"基于粒子群算法(PSO)的人员疏散动力学模型" 本文旨在建立一个基于粒子群算法(PSO)的人员疏散动力学模型，以模拟人员疏散过程中的人员行为和互动。该模型考虑人员之间的相互作用，将人员抽象为粒子，并利用粒子群算法模拟人员疏散过程。 粒子群算法是一种进化型算法，原始思想是模拟一群鸟试图到达一个未知目的地（如食物位置）的社会行为。该算法可以用于模拟人员疏散问题，其中目的地就是疏散区域的某个出口，“粒子”理解为公共空间里的每个移动的人。 在标准的PSO算法中，粒子的位置和速度的更新方程如下： new X = current X + new V new V = w * current V + c1 * rand() * (P - current X) + c2 * rand() * (Pg - current X) 其中：X为人群的位置；V为人员移动的速度；P为第i个粒子的最好位置；Pg为群体的最好位置；c和为加速因子，分别表示粒子朝向自己之前到达的最好位置和全局最好位置的加速权重。 该模型考虑人员之间的相互作用，依据人员实时局部密度的变化改变个体的最大速度以及保有区域尺寸，具有时空非均匀的特点。定义个体冲量以及受伤冲量阈值，考虑人员受伤对疏散过程的影响，同时还比较了多出口疏散与单出口疏散的特点和效率。 算例结果表明，疏散结果与元胞自动机模型相似，理想化更新流程的结果小于其他疏散模型的结果。该模型可以为大型公共建筑的防灾设计、安全疏散性评估、日常管理和应急管理提供依据。 此外，模型还考虑了人员受伤对疏散过程的影响，定义了个体冲量以及受伤冲量阈值，并比较了多出口疏散与单出口疏散的特点和效率。该模型可以为大型公共建筑的防灾设计、安全疏散性评估、日常管理和应急管理提供依据。 本文建立了一个基于粒子群算法的人员疏散动力学模型，考虑人员之间的相互作用、人员受伤对疏散过程的影响，并可以为大型公共建筑的防灾设计、安全疏散性评估、日常管理和应急管理提供依据。