一种基于多出口环境的人群疏散改进模型

发布时间：2022-01-13 08:16

　　为有效提高多出口环境下人群疏散的模拟精度,基于社会力模型和粒子鸽群算法,建立一种新的人群疏散模型;该模型改进传统社会力模型中影响行人运动的自驱力方向,利用场域模型来获得行人的运动方向,同时将此方向作为社会力模型中自驱力方向;结合场域值、平均速度和拥挤度提出多出口环境下的疏散优化模型,并通过粒子鸽群算法对上述优化模型实现快速求解。结果表明:随着人群密度的增加,平均疏散速度呈现出先降低后缓慢增加的趋势;在人群密度较小时,场域权重值越大对应的疏散时间越小。 

【文章来源】：中国安全科学学报. 2020,30(07)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

疏散环境与场域结构

改进后模型的疏散仿真

图2 改进后模型的疏散仿真此外，为减少各项统计指标的影响，每项指标分别取20次运行指标的平均值。图4为不同权重值β下的疏散时间T与人群密度ρ之间的变化关系。从图4可以看出，随着人群密度ρ的增加，疏散时间T呈现出快速增加的趋势，即人群数量越多，在疏散过程中出口区域产出的冲突越多，疏散时间越长。同时，在人群密度ρ较小时，权重值β越大对应的疏散时间T越少;而在人群密度ρ较大时，权重值β越大对应的疏散时间T越长。权重值β代表趋向于依据场域值方式进行疏散，场域值作为最短路径方法的一种反应，在人群密度较小时有利于降低疏散时间，但在人群密度较大时则不利于提高疏散效率。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3586056