基于群集智能算法的综合交通枢纽人员疏散模型研究
发布时间：2021-04-22 14:36
综合交通枢纽承担着区域客货运中转的重任,与区域的民生和经济发展息息相关。对于枢纽内的人员疏散管理,如何设计合理的疏散模型,为人群提供路径规划参考方案,为综合交通枢纽运营者提供决策辅助,减少疏散资源投入,提高枢纽运营效率和质量,具有重要的现实意义。本文以重庆北站北广场综合交通枢纽人员疏散为研究对象,以疏散路径规划和疏散模拟模型为研究重点,分别提出了多蚁群双信息素（Multi-Ant Colony and Dual Pheromone Algorithm,MACDPA）换乘疏散路径规划算法、动态分区蚁群（Dynamic Partitioned Ant Colony Optimization,DPACO）应急疏散路径规划算法,并以两种路径规划算法得到的方案为宏观引导,提出了基于元胞鱼群算法（Cellular Automaton-Improved Artificial Fish School Algorithm,CA-IAFSA）的人员疏散模拟模型。具体的研究工作包含以下四个方面:（1）综合交通枢纽常规换乘疏散路径规划研究。针对常规场景中,铁路到站人员疏散到目标乘车点的单源多目的地路径规划问题...
【文章来源】：重庆交通大学重庆市
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 群集智能算法概述
1.3 疏散模型研究概述
1.3.1 基于模拟的疏散模型概述
1.3.2 基于优化的疏散模型概述
1.4 国内外研究现状
1.4.1 基于模拟的疏散模型研究现状
1.4.2 基于优化的疏散模型研究现状
1.5 主要研究内容
1.6 论文组织结构
第二章 多蚁群双信息素换乘疏散路径规划算法
2.1 换乘疏散路径规划问题分析
2.1.1 问题描述
2.1.2 目标函数及约束
2.2 多蚁群双信息素疏散路径规划算法
2.2.1 基本蚁群算法
2.2.2 多蚁群双信息素路径规划算法
2.3 实验与分析
2.3.1 实验设计
2.3.2 实验结果及分析
2.4 本章小结
第三章 动态分区蚁群应急疏散路径规划算法
3.1 应急疏散路径规划问题分析
3.1.1 问题描述
3.1.2 目标函数及约束
3.2 动态分区蚁群应急疏散路径规划算法
3.2.1 动态分区
3.2.2 改进蚁群算法
3.3 实验与分析
3.3.1 实验设计
3.3.2 实验结果及分析
3.4 本章小结
第四章 基于元胞鱼群算法的人员疏散模拟模型
4.1 综合交通枢纽人员疏散行为特性分析
4.2 基于元胞鱼群算法的人员疏散模拟模型
4.2.1 元胞自动机模型
4.2.2 人工鱼群算法
4.2.3 元胞鱼群算法
4.3 实验与分析
4.3.1 实验设计
4.3.2 实验结果及分析
4.4 本章小结
第五章 综合交通枢纽人员疏散系统设计
5.1 系统背景及目标
5.2 系统分析
5.3 系统架构设计
5.3.1 逻辑架构设计
5.3.2 物理架构设计
5.4 功能模块设计
5.5 数据库设计
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 主要工作总结
6.2 研究工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进蚁群算法的地铁疏散路径优化[J]. 吴鹏飞,李华,张树平. 消防科学与技术. 2017(09)
[2]基于正六边形元胞自动机的行人疏散研究[J]. 汪洋,李楠,张磊. 计算机工程. 2017(08)
[3]一种改进元胞自动机的人员疏散模型[J]. 张鑫龙,陈秀万,李怀瑜,李飞. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(09)
[4]一种人群疏散模型的改进及轻量实现[J]. 张健钦,成渊昀,杜明义,张志彬. 测绘科学. 2017(05)
[5]面向人群疏散仿真的双层关系机制驱动的社会力模型[J]. 秦欣,刘弘,刘宝玺,张浩. 小型微型计算机系统. 2017(04)
[6]基于GIS的CA-PSO多出口场景疏散模型研究[J]. 杨波,陈丹丹,夏颖,余志涛. 中南民族大学学报(自然科学版). 2017(01)
[7]多参数耦合条件下人群疏散路径优化模型[J]. 袁丹灿,傅智敏,毛占利. 消防科学与技术. 2017(02)
[8]一种考虑引导作用的行人疏散元胞自动机模型[J]. 高凤强,颜逾越,许策,林丽霞,任欢,裴俊智. 交通运输系统工程与信息. 2016(06)
[9]隧道火灾疏散模型实时仿真算法的实现[J]. 袁野,田中旭. 计算机工程与应用. 2017(23)
[10]考虑个体差异的改进PSO人群疏散模型[J]. 薛李生辉,王坚,王超,戴毅茹. 中国公共安全(学术版). 2016(03)
硕士论文
[1]基于抗震性能分析的人员避震及疏散评估[D]. 彭长佳.华中科技大学 2017
[2]广州客运综合枢纽布局规划研究[D]. 岳伯涛.北京交通大学 2012
本文编号：3153947
【文章来源】：重庆交通大学重庆市
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 群集智能算法概述
1.3 疏散模型研究概述
1.3.1 基于模拟的疏散模型概述
1.3.2 基于优化的疏散模型概述
1.4 国内外研究现状
1.4.1 基于模拟的疏散模型研究现状
1.4.2 基于优化的疏散模型研究现状
1.5 主要研究内容
1.6 论文组织结构
第二章 多蚁群双信息素换乘疏散路径规划算法
2.1 换乘疏散路径规划问题分析
2.1.1 问题描述
2.1.2 目标函数及约束
2.2 多蚁群双信息素疏散路径规划算法
2.2.1 基本蚁群算法
2.2.2 多蚁群双信息素路径规划算法
2.3 实验与分析
2.3.1 实验设计
2.3.2 实验结果及分析
2.4 本章小结
第三章 动态分区蚁群应急疏散路径规划算法
3.1 应急疏散路径规划问题分析
3.1.1 问题描述
3.1.2 目标函数及约束
3.2 动态分区蚁群应急疏散路径规划算法
3.2.1 动态分区
3.2.2 改进蚁群算法
3.3 实验与分析
3.3.1 实验设计
3.3.2 实验结果及分析
3.4 本章小结
第四章 基于元胞鱼群算法的人员疏散模拟模型
4.1 综合交通枢纽人员疏散行为特性分析
4.2 基于元胞鱼群算法的人员疏散模拟模型
4.2.1 元胞自动机模型
4.2.2 人工鱼群算法
4.2.3 元胞鱼群算法
4.3 实验与分析
4.3.1 实验设计
4.3.2 实验结果及分析
4.4 本章小结
第五章 综合交通枢纽人员疏散系统设计
5.1 系统背景及目标
5.2 系统分析
5.3 系统架构设计
5.3.1 逻辑架构设计
5.3.2 物理架构设计
5.4 功能模块设计
5.5 数据库设计
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 主要工作总结
6.2 研究工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进蚁群算法的地铁疏散路径优化[J]. 吴鹏飞,李华,张树平. 消防科学与技术. 2017(09)
[2]基于正六边形元胞自动机的行人疏散研究[J]. 汪洋,李楠,张磊. 计算机工程. 2017(08)
[3]一种改进元胞自动机的人员疏散模型[J]. 张鑫龙,陈秀万,李怀瑜,李飞. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(09)
[4]一种人群疏散模型的改进及轻量实现[J]. 张健钦,成渊昀,杜明义,张志彬. 测绘科学. 2017(05)
[5]面向人群疏散仿真的双层关系机制驱动的社会力模型[J]. 秦欣,刘弘,刘宝玺,张浩. 小型微型计算机系统. 2017(04)
[6]基于GIS的CA-PSO多出口场景疏散模型研究[J]. 杨波,陈丹丹,夏颖,余志涛. 中南民族大学学报(自然科学版). 2017(01)
[7]多参数耦合条件下人群疏散路径优化模型[J]. 袁丹灿,傅智敏,毛占利. 消防科学与技术. 2017(02)
[8]一种考虑引导作用的行人疏散元胞自动机模型[J]. 高凤强,颜逾越,许策,林丽霞,任欢,裴俊智. 交通运输系统工程与信息. 2016(06)
[9]隧道火灾疏散模型实时仿真算法的实现[J]. 袁野,田中旭. 计算机工程与应用. 2017(23)
[10]考虑个体差异的改进PSO人群疏散模型[J]. 薛李生辉,王坚,王超,戴毅茹. 中国公共安全(学术版). 2016(03)
硕士论文
[1]基于抗震性能分析的人员避震及疏散评估[D]. 彭长佳.华中科技大学 2017
[2]广州客运综合枢纽布局规划研究[D]. 岳伯涛.北京交通大学 2012
本文编号：3153947
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/daoluqiaoliang/3153947.html
