基于多蜂群禁忌搜索算法的人群疏散仿真方法

发布时间：2021-04-27 14:31

　　近年来,随着社会的不断进步、经济的快速发展,建设了越来越多的交通基础设施,火车站、地铁、轻轨以及大型超市等设施给广大的市民带来了更多生活上的便利,但与此同时,由于这些公共场所的人群密集,因此一旦发生火灾、地震等重大紧急或灾难性事件,容易引起人们恐慌的情绪,从而容易引发人群拥挤、踩踏事故,威胁人们的生命安全。因此,许多专家研究工作者开始关注于人群疏散仿真方面的研究工作,传统的疏散演练方法既浪费时间和力气,又不容易达到突发状况下的真实疏散效果,而且无法保证测试人员的生命安全。随着计算机技术的不断发展,计算机动画仿真逐渐成为解决人群疏散问题的有效方法,通过对复杂场景下的人群疏散方针的实验和分析,能够较有效地提供良好的意见和方案。因此,使用计算机仿真模拟人群运动具有重要的现实意义。传统人群疏散仿真方法主要包括宏观和微观的两种,宏观的疏散仿真方法就是将人群看作一个整体来处理,它通过忽略个体之间的影响作用,降低了计算的复杂度,但是其仿真的效果也比较差。微观的疏散仿真方法主要是为每一个疏散个体都做全局运动的规划,计算开销量较大,而且如果疏散人群数量大,每一个个体计算路径导致的总体速度就比较慢。因此,... 

【文章来源】：山东师范大学山东省

【文章页数】：45 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 研究背景及意义
    1.3 国内外研究现状与趋势
        1.3.1 人群疏散仿真模型
        1.3.2 人工蜂群算法
        1.3.3 禁忌搜索算法
    1.4 主要工作
    1.5 论文组织结构
    1.6 本章小结
第二章 人工蜂群算法和禁忌搜索算法的理论介绍
    2.1 引言
    2.2 人工蜂群算法
        2.2.1 基本思想
        2.2.2 算法流程
        2.2.3 研究热点及趋势
    2.3 禁忌搜索算法
        2.3.1 基本思想
        2.3.2 算法流程
        2.3.3 算法的优缺点
    2.4 本章小结
第三章 基于多蜂群禁忌搜索算法的路径规划
    3.1 引言
    3.2 多蜂群禁忌搜索算法
        3.2.1 种群分割
        3.2.2 子种群运行基于禁忌搜索的蜂群算法
        3.2.3 全局控制
    3.3 算法性能分析
        3.3.1 测试函数
        3.3.2 测试结果对比分析
    3.4 改进的社会力模型
    3.5 采用MTSABC算法进行宏观路径规划
    3.6 本章小结
第四章 仿真平台与仿真实验
    4.1 引言
    4.2 仿真平台
    4.3 对比实验分析
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的主要成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于System Generator的流体力学算法建模及仿真[J]. 韩伟,谢建春.  电脑知识与技术. 2017(16)
[2]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)
[3]基于多策略融合的改进人工蜂群算法[J]. 魏锋涛,岳明娟,郑建明.  计算机工程与应用. 2018(05)
[4]基于Hadoop分布式计算平台的磁流体动力学模型仿真研究[J]. 刘继华,强彦.  计算机应用研究. 2017(05)
[5]基于禁忌搜索的人工蜂群算法[J]. 李艳娟,陈阿慧.  计算机工程与应用. 2017(04)
[6]基于禁忌搜索的人工蜂群算法及其应用[J]. 刘蓓蕾,江铭炎,张振月.  计算机应用研究. 2015(07)
[7]人工蜂群算法的收敛性分析[J]. 宁爱平,张雪英.  控制与决策. 2013(10)

硕士论文
[1]群体动画虚拟环境建模与路径规划方法研究[D]. 孙玉灵.山东师范大学 2012



本文编号：3163635