基于智能决策膜系统的教学楼应急疏散算法的研究与实现

发布时间：2020-11-04 23:01

　　 近年来,各种灾害事件(火灾、地震、有害物质泄漏等)频繁发生,学校是遭受这些威胁的重灾区之一,加之学校人口密集,这些灾害的发生更有可能造成巨大的生命财产损失。在突发事件发生时,如何在第一时间实施科学有效的人员疏散策略,确保师生在尽可能短的时间内撤离到安全地方,保障他们的生命财产安全已成为亟待解决的问题。考虑到行人疏散行为与细胞迁移过程的相似性,本文提出了一种新型的仿生模拟技术,即智能决策膜系统(IDPS),用于描述多楼层建筑中人群疏散的过程。主要工作和贡献归纳如下:1、提出IDPS模型,结合个体智能与群体智能,设计独特的交互机制、决策机制和移动机制,能够准确连续模拟每个行人的实时状态,有助于人群疏散管理和建筑设计。2、基于IDPS模型,分析密度阈值、交互概率、步行速度等影响疏散时间的参数,不断优化IDPS模型。并以个体为单位进行计算,最大程度减少个体疏散时间。3、对多出口疏散算法(MEEA),最短路径算法(Dijkstra)、智能决策膜系统(IDPS)的疏散结果进行了比较与分析。并计算相应的累计分布函数CDF,分析策略比例对疏散的影响。仿真结果表明,疏散时间随密度阈值,交互概率,步行速度和人口分布等参数的变化而变化。适当的密度阈值和良好的交互概率,可以改善楼梯和出口的负载平衡。其中,密度阈值具有较大的一阶及全局灵敏度指数。在测试用例的微观疏散模拟中,与Dijkstra、MEEA相比IDPS可以快速降低疏散时间。最后,当IDPS或MEEA的初始比例较大时,CDF的演化与策略的初始比例紧密相关;当Dijkstra的初始比例较大时,IDPS的CDF会迅速减小,进一步证明了IDPS模型疏散的高效性。
【学位单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：TP301.6;G474
【部分图文】：

中国地质大学（北京）工程硕士学位论文8图2-1.多出口疏散算法的网络模型出口疏散时间是指最后通过相关出口的最后一个个体的疏散时间。在多出口疏散算法中，每个节点中的个体根据先进先出规则通过出口。如图2-1示，如果出口A已分配给N1、N2、N3、N4节点，考虑到每个节点到出口的距离，则N1、N2中的个体首先通过出口A，然后N3、N4中的个体通过出口A。因此，出口A的疏散时间与N3、N4的疏散时间相同。指定特定出口的源节点集x以距离出口的最近距离的顺序进行排列,最后一个源节点nj的疏散时间为fj。相关出口的疏散时间f(x)如公式（2-2）、公式（2-3）所示。如果每个源节点(ni)的初始容量是aj以及到出口的出行时间是bj，并且出口的动态容量是d，则通过公式（2-2）、公式（2-3）计算每个源节点的疏散时间fi。其中x={ni|i=1,...,j}，j是源节点的数量。f(x)=fj(2-2)f0=0,f0=bi+ai/d,fi-1≤bifi-1+ai/d,fi-1>bi(2-3)

出口C的分配过程

出口B的分配过程
【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 王莉;牛晓华;李洁;;基于云技术的智能决策会商系统发展与研究[J];数据通信;2016年06期

2 解迎刚;苏中;吴韶波;;情境教学法在“数据处理与智能决策”教学中的应用[J];科教文汇(下旬刊);2016年02期

3 张述冠;;从集中管理到智能决策[J];中国计算机用户;2006年Z1期

4 张冲;;云计算环境下的智能决策研究[J];通讯世界;2018年01期

5 初明;CleverPath帮助企业智能决策[J];家电科技;2003年06期

6 张镜凤;踏上竞争的高速公路:智能决策[J];经贸导刊;1995年06期

7 王岩;刘建喜;何德卫;;考虑多目标优化的有序用电智能决策研究[J];电力需求侧管理;2015年03期

8 毛建华;段沛佑;;浅析智能决策分析系统在物流企业中的应用[J];物流技术;2012年05期

9 钟远明;晏妮;;银行卡客户智能决策分析与服务平台的应用研究[J];金融电子化;2009年07期

10 李领先;王齐荣;张信议;;道路软基处理智能决策技术的现状与展望[J];四川建筑;2006年S1期

相关博士学位论文 前10条

1 董洋溢;面向智能决策应用的本体关键技术研究[D];西北工业大学;2018年

2 瞿幼苗;面向智能决策的推理引擎技术[D];西北工业大学;2018年

3 丛广佩;石化设备基于风险和状态的检验与维修智能决策研究[D];大连理工大学;2013年

4 杨振刚;CBR ANN智能决策支持方法及应用[D];华南理工大学;2007年

5 荔建琦;进化决策的模型、关键技术与应用研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2002年

6 吴晓云;轻型远程多管火箭武器系统分析的智能决策理论与应用[D];南京理工大学;2005年

7 李锋刚;基于优化案例推理的智能决策技术研究[D];合肥工业大学;2007年

8 何亚群;基于粗糙集的智能决策理论与应用研究[D];南京航空航天大学;2005年

9 于合龙;精准农业生产中若干智能决策问题研究[D];吉林大学;2010年

10 李小平;铁路突发事件应急救援智能决策关键技术研究[D];兰州交通大学;2013年

相关硕士学位论文 前10条

1 张洁琼;基于智能决策膜系统的教学楼应急疏散算法的研究与实现[D];中国地质大学(北京);2020年

2 王利源;苹果园水分智能决策灌溉系统研究[D];河北农业大学;2019年

3 孙朴莹;基于智能决策的铁路应急处置平台系统的设计与实现[D];北京交通大学;2019年

4 梁懿奂;网优智能决策的实现[D];黑龙江大学;2018年

5 王小青;认知抗干扰通信系统的智能决策技术研究[D];电子科技大学;2018年

6 雍尚莉;个人信用智能决策理论与应用研究[D];重庆大学;2006年

7 徐婷;智能空间中的智能决策推理机制研究[D];北京交通大学;2010年

8 荆玲;面向环灾应急的智能决策关键技术研究[D];南京大学;2012年

9 沈光辉;智能决策和自动控制在企业管理系统中的应用[D];复旦大学;2009年

10 王春芳;基于GIS的配电网抢修智能决策平台开发研究[D];天津大学;2016年

本文编号：2870734