基于熵的火灾场景介观人群疏散模型

发布时间：2017-11-06 02:22

  本文关键词：基于熵的火灾场景介观人群疏散模型

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【摘要】：针对现有人群疏散模型较少考虑"异质"群体运动混乱程度对疏散结果影响的问题,提出了基于多智能体和熵的介观人群疏散模型,介观模型包括上层宏观多目标路径优化模型和下层微观人群疏散模型.模型引入信息论中熵的概念,构建反映人群运动混乱程度的疏散熵,将个体速度和位置分布映射为疏散熵图,疏散熵图会对个体的疏散行为产生影响.上层模型采用网络最快流模型构建基于疏散熵的动态多目标疏散路径算法,为个体提供全局疏散优化路径;下层模型包括基于熵的小群体聚集行为模型和引导行为模型等.仿真结果表明,一定数量的引导者对疏散效率起着重要作用.当引导者数量增加时,群体恐慌程度降低,群体中拥挤行为和避障行为次数减少,使疏散过程更加有序且疏散熵值降低.
【作者单位】： 同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心;
【基金】：国家自然科学基金重大研究计划小型集成专题项目(91324016);国家自然科学基金面上项目(71273188)
【分类号】：TU998.1;TP18
【正文快照】： 0引言当前,人群疏散模型的研究主要包括微观疏散模型、宏观疏散模型和微观-宏观人车混合疏散模型微观疏散模型主要包括元胞自动机模型[2—3丨、路网及车流组织模型[4]、网络流模型间、基于智能体的模型间、社会力模型[7丨等.微观模型研究最多的是火灾灾害人群疏散,包括室内火

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本文编号：1146933