多蜂群算法及在人群疏散仿真中的应用

发布时间：2024-06-30 12:21

　　当今的社会生活中,火灾、地震及踩踏事故经常发生,因此,人群聚集的公共场所紧急情况安全疏散的模拟越来越受到重视,对真实场景中的人群疏散行为的模拟受到越来越多的关注。对人群的疏散运动进行深入的研究分析,有着非常重要的实用价值和现实意义,而且对于疏散人群的行为进行模拟有着非常重要的社会意义,比如可以帮助应急部门制定相应的应急方案,协助疏散场景的设计指导,通过这种方法可以最大限度地避免事故和灾难的发生,尽量减少人员的伤亡。对于传统的人群疏散演练而言,该种形式不仅耗费大量的人力和物力资源,此外,可能存在人员伤亡,因此人群模拟已成为研究人口疏散的热门趋势。通过使用计算机技术来模拟真实场景,不仅可以在真实场景上进行实时模拟,而且能够为真实场景中的人群疏散提出更合理有效的意见和建议。目前已有的人群疏散仿真模型存在一些技术上的不足之处,无法完全真实有效地模拟真实人群疏散过程的中的群体聚集现象及行人运动规律,为了解决本领域现有的不足之处,本文提出了一种多蜂群算法,并将其应用到人群疏散仿真运动中。该方法将宏观疏散仿真方法和微观疏散仿真方法相结合,改善两种疏散仿真方法单独运用于大规模人群疏散仿真时的不足。宏观...

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1公共安全事故

第一章绪论1.1研究背景与意义在人群密集的场所中往往存在着一些安全隐患，统计数据表明疏散不及时会造成人身和财产的安全，一旦发生踩踏事件，后果更是极其惨重[1]。图1-1(a)是2014年12月31日23时35分跨年夜活动，许多游客和市民在上海外滩相聚跨年，....

图2-1ABC算法流程图

第二章多种群人工蜂群算法群算法算法通过对实际的蜜蜂采蜜机制进行模拟，将蜜蜂分为三类：蜂群的目的是找到最好的食物源，雇佣蜂根据以前的食物源信跟随蜂分享花蜜的信息，跟随蜂开始在蜂巢中等待，之后根据的食物源，通过随机搜索附近的花蜜，侦查蜂会找到新的更加群算法是一种群体智能优化算法，是....

图2-2种群分割结果

步骤6输出食物源聚类结果，即种群分割结果假设在长度分别为300cm和200cm的空间中食物源数量为100，按照本文的种群分割方法将其划分为10个子群，其中，相同的颜色的粒子为同一个子群，划分结果如图2-2所示。图2-2种群分割结果2.2.2全局交流模式ABC算法利用原始....

图2-3MABC算法模型

图2-3MABC算法模型型中，设置一个辅助种群以便于子群之间的信息交流，每个子群达自身的信息矩阵向辅助种群中进行传递，辅助种群将局部信息进行矩阵，将全局信息传递到各个子群中去。通过这种信息交流模式，他子群的信息都具有全面的了解，便于寻找更优的食物源位置。流程出的MABC....

本文编号：3998736