基于REPASTSIMPHONY平台人群运动行为仿真及优化
发布时间：2021-06-28 18:38
近年以来我国大城市中地铁已经成为日常生活中不可或缺的交通工具,它极大的方便了人们的出行便利,同时也缓解了地上道路交通系统的压力。但因乘坐地铁人数的增加远远高于现阶段新建地铁的承载能力,从而导致人群拥堵现象的发生。随着计算机科技不断发展,针对该问题可以运用计算机技术对人群运动行为进行仿真,以找到切实可行的方法。本文在应用计算机进行模拟时,首先对地铁模型以及排队模型使用面向对象的思想抽象表示,然后分析各种建模方法以及寻路策略的优缺点,最后利用基于Agent模型方法和粒子群搜索算法在仿真平台Repast Simphony上建立乘客人群运动行为的仿真模型。该模型模拟了乘客进入地铁候车大厅寻找地铁车厢门进行排队和地铁到站时乘客进入地铁车厢的过程,并且提出了一种基于马尔可夫决策模型的改进寻路算法优化了 Agent行动策略,实验表明该算法有效的解决了传统粒子群算法容易陷入局部解的缺陷,明显减少了冲突次数。此外,本文提出增加地铁车厢指示器为乘客提示车厢人数以缓解局部车厢的拥挤状况。经过实验和数据分析显示,该模型不仅可以利用较少代价模拟现实情况以找出最佳解决方案.达到节省人力物力的目的,而且能够减少乘客...
【文章来源】：天津工业大学天津市
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
地铁大厅抽象概念图
而可扩展的系统并且需要能够在处于动态和不确定环境中完成其目标的自主行??为，在这些环境中可以进行更加丰富的高级互动和相对灵活的操作。??如图２－３所示，它是一个典型的基于Ａｇｅｎｔ模型系统，Ａｇｅｍ个体的行动不??仅是可以解决个体自身的求解问题也是解决更大规模求解问题的一小部分，也就??是说Ａｇｅｎｔ个体之间的交互需要在一个共同的环境之中，这个环境规定了不同??Ａｇｅｎｔ之间相互关系的属性，也就是组织关系。类似于鱼群的个体之间的聚集与??分散的关系属性，因此Ａｇｅｎｔ个体做出决定必须考虑所能影响到它范围内的其他??Ａｇｅｎｔ的影响。其中处理好组织关系是解决各种问题的关键所在，这个关系可以??分解成一些基本的组件进行定义，然后再对这次基本的组件建立相应的高级关系??组成整个组织关系，以便能模拟出较为真实的环境。??Ｔｉ???Ａｇｅｎｔ
?第四章地铁人群运动模型仿真的实现与结果分析？向寻找人员比较少的队伍或是两者综合考虑的情况。对于乘客Ａｇｅｎｔ寻路过程使用基于马尔可夫的改进粒子群算法进行寻路，其每次迭代都将产生一个个体身的极值Ｐｂｅｓｔｉ。??丨?１?ｍｍｎｔｍｎｍｍｎ＇ｍｗＴＶ＇?”??
【参考文献】：
期刊论文
[1]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)
[2]人群运动仿真模型分析[J]. 张秀国. 计算机时代. 2016(11)
[3]基于射频识别技术的地铁车厢人数检测方法研究[J]. 张超宇. 科技风. 2016(11)
[4]基于Repast Simphony平台的建模与仿真技术[J]. 王宇宾. 计算机系统应用. 2015(10)
[5]基于马尔可夫决策过程的机会网络转发策略[J]. 张杨,王小明,林亚光,张丹. 计算机科学与探索. 2016(01)
[6]A new collision avoidance model for pedestrian dynamics[J]. 王千龄,陈姚,董海荣,周敏,宁滨. Chinese Physics B. 2015(03)
[7]轨道交通站内自动扶梯通行能力分析[J]. 孟宪强,廖明军,王凯英. 上海海事大学学报. 2012(03)
[8]超市排队系统仿真研究[J]. 张琦琮,杨公平,张褔强. 计算机工程与应用. 2011(32)
[9]移动机器人路径规划技术综述[J]. 朱大奇,颜明重. 控制与决策. 2010(07)
[10]基于元胞自动机模型的行人排队行为模拟[J]. 廖明军,孙剑,王凯英. 交通运输系统工程与信息. 2009(03)
硕士论文
[1]公交车人数统计系统设计与实现[D]. 蔡晓利.电子科技大学 2016
[2]基于乘客特性的交通枢纽出站设施选择研究[D]. 梁妍娇.北京交通大学 2016
[3]多服务窗串联排队模型研究[D]. 郑孟雪.重庆师范大学 2015
[4]基于改进A*算法的游戏地图寻径的研究[D]. 周小镜.西南大学 2011
[5]基于马尔可夫决策过程理论的Agent决策问题研究[D]. 石轲.中国科学技术大学 2010
[6]蚁群算法的应用研究[D]. 汪采萍.合肥工业大学 2007
[7]基于A*算法的地图寻径的研究[D]. 张前哨.武汉科技大学 2005
本文编号：3254841
【文章来源】：天津工业大学天津市
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
地铁大厅抽象概念图
而可扩展的系统并且需要能够在处于动态和不确定环境中完成其目标的自主行??为，在这些环境中可以进行更加丰富的高级互动和相对灵活的操作。??如图２－３所示，它是一个典型的基于Ａｇｅｎｔ模型系统，Ａｇｅｍ个体的行动不??仅是可以解决个体自身的求解问题也是解决更大规模求解问题的一小部分，也就??是说Ａｇｅｎｔ个体之间的交互需要在一个共同的环境之中，这个环境规定了不同??Ａｇｅｎｔ之间相互关系的属性，也就是组织关系。类似于鱼群的个体之间的聚集与??分散的关系属性，因此Ａｇｅｎｔ个体做出决定必须考虑所能影响到它范围内的其他??Ａｇｅｎｔ的影响。其中处理好组织关系是解决各种问题的关键所在，这个关系可以??分解成一些基本的组件进行定义，然后再对这次基本的组件建立相应的高级关系??组成整个组织关系，以便能模拟出较为真实的环境。??Ｔｉ???Ａｇｅｎｔ
?第四章地铁人群运动模型仿真的实现与结果分析？向寻找人员比较少的队伍或是两者综合考虑的情况。对于乘客Ａｇｅｎｔ寻路过程使用基于马尔可夫的改进粒子群算法进行寻路，其每次迭代都将产生一个个体身的极值Ｐｂｅｓｔｉ。??丨?１?ｍｍｎｔｍｎｍｍｎ＇ｍｗＴＶ＇?”??
【参考文献】：
期刊论文
[1]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)
[2]人群运动仿真模型分析[J]. 张秀国. 计算机时代. 2016(11)
[3]基于射频识别技术的地铁车厢人数检测方法研究[J]. 张超宇. 科技风. 2016(11)
[4]基于Repast Simphony平台的建模与仿真技术[J]. 王宇宾. 计算机系统应用. 2015(10)
[5]基于马尔可夫决策过程的机会网络转发策略[J]. 张杨,王小明,林亚光,张丹. 计算机科学与探索. 2016(01)
[6]A new collision avoidance model for pedestrian dynamics[J]. 王千龄,陈姚,董海荣,周敏,宁滨. Chinese Physics B. 2015(03)
[7]轨道交通站内自动扶梯通行能力分析[J]. 孟宪强,廖明军,王凯英. 上海海事大学学报. 2012(03)
[8]超市排队系统仿真研究[J]. 张琦琮,杨公平,张褔强. 计算机工程与应用. 2011(32)
[9]移动机器人路径规划技术综述[J]. 朱大奇,颜明重. 控制与决策. 2010(07)
[10]基于元胞自动机模型的行人排队行为模拟[J]. 廖明军,孙剑,王凯英. 交通运输系统工程与信息. 2009(03)
硕士论文
[1]公交车人数统计系统设计与实现[D]. 蔡晓利.电子科技大学 2016
[2]基于乘客特性的交通枢纽出站设施选择研究[D]. 梁妍娇.北京交通大学 2016
[3]多服务窗串联排队模型研究[D]. 郑孟雪.重庆师范大学 2015
[4]基于改进A*算法的游戏地图寻径的研究[D]. 周小镜.西南大学 2011
[5]基于马尔可夫决策过程理论的Agent决策问题研究[D]. 石轲.中国科学技术大学 2010
[6]蚁群算法的应用研究[D]. 汪采萍.合肥工业大学 2007
[7]基于A*算法的地图寻径的研究[D]. 张前哨.武汉科技大学 2005
本文编号：3254841
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