一種基于自適應(yīng)智能體模型的復(fù)雜人群疏散行為仿真方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于仿真建模技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種復(fù)雜人群疏散仿真方法，尤其涉及一種 基于自適應(yīng)智能體模型的復(fù)雜人群疏散行為仿真方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 應(yīng)急預(yù)案是指面對(duì)突發(fā)事件如自然災(zāi)害、重特大事故、環(huán)境公害及人為破壞的應(yīng) 急管理、指揮、救援計(jì)劃等。它能夠有效提高企、事業(yè)單位應(yīng)對(duì)突發(fā)環(huán)境事件的能力，將突發(fā) 環(huán)境事件對(duì)人員、財(cái)產(chǎn)和環(huán)境造成的損失降至最小程度。長(zhǎng)期以來(lái)，應(yīng)急預(yù)案的制定都是政 府機(jī)構(gòu)，社會(huì)活動(dòng)家，物理學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家研究的重點(diǎn)。人群應(yīng)急疏散問(wèn)題是應(yīng)急預(yù)案 中一個(gè)重要的分支，在保障人員安全中發(fā)揮了重要的作用。
[0003] 現(xiàn)有的很多研究工作都是基于真實(shí)世界采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析（[文獻(xiàn)1，2])和實(shí)驗(yàn) ([文獻(xiàn)3-5])，仿真分析在應(yīng)急疏散研究中受到了越來(lái)越多的關(guān)注，例如，[文獻(xiàn)6]中把應(yīng)急 疏散過(guò)程看成是一個(gè)路徑尋找問(wèn)題。同時(shí)，也有一些工作考慮了個(gè)體的移動(dòng)速度（[文獻(xiàn) 7])，這些工作證明了個(gè)體的移動(dòng)速度的提高能夠降低總體的人群疏散時(shí)間。在這個(gè)方向 上，越來(lái)越多的工作都是為了探討在應(yīng)急疏散中的決策制定機(jī)制和個(gè)體行為（[文獻(xiàn)8,9])。 此外，還有一些研究者嘗試?yán)枚攘咳巳旱拇笮∩踔晾媚繕?biāo)跟蹤的技術(shù)來(lái)記錄個(gè)體的移 動(dòng)軌跡來(lái)分析人群的行為（[文獻(xiàn)10，11 ]) Pereira等人提出了一個(gè)疏散管理系統(tǒng)通過(guò)視頻 中提取的路徑信息來(lái)預(yù)測(cè)個(gè)體的移動(dòng)行為（[文獻(xiàn)12])。
[0004] 大部分現(xiàn)有的疏散模型和仿真模型都是采用了基于流和基于個(gè)體的方法?；诹?的方法忽視了人群中個(gè)體的特性，因而不能考慮各個(gè)不同的個(gè)體行為帶來(lái)的影響（[文獻(xiàn) 3])?；趥€(gè)體的方法通常把人群看成許多個(gè)體組成的總體，他們大多是基于實(shí)體的或者是 基于智能體(Agent)的。在基于實(shí)體的方法中，每個(gè)個(gè)體都被建模成一個(gè)不智能的模糊的實(shí) 體，而在實(shí)際應(yīng)用中，沒(méi)辦法要求所有的個(gè)體行為都在同一個(gè)準(zhǔn)則下（[文獻(xiàn)13])。因此，基 于智能體模型的基于個(gè)體的方法在實(shí)際應(yīng)用中更受歡迎，他們對(duì)個(gè)體用智能的和自主的智 能體(Agent)來(lái)建模，因此可以為個(gè)體獨(dú)立的進(jìn)行決策（[文獻(xiàn)10])。
[0005] 基于智能體(Agent)的模型通常關(guān)注于定義個(gè)體行為的準(zhǔn)則，然后將這個(gè)準(zhǔn)則運(yùn) 用于仿真人群中的每個(gè)個(gè)體。然而在實(shí)際的人群疏散過(guò)程中，個(gè)體的行為通常會(huì)受到許多 不同因素的影響，例如力量，反應(yīng)速度，情感和環(huán)境影響等等（[文獻(xiàn)14])。這些不同的因素 以一種復(fù)雜的形式來(lái)影響個(gè)體的行為，并且同一個(gè)因素對(duì)不同的個(gè)體都會(huì)產(chǎn)生不同的影 響?，F(xiàn)有的一些方法都能產(chǎn)生一些不錯(cuò)的仿真結(jié)果，并在在實(shí)際應(yīng)用中個(gè)體和人群的行為 都取得了不錯(cuò)的效果。然而，個(gè)體的行為如何根據(jù)環(huán)境的變化和其他個(gè)體的反應(yīng)進(jìn)行自適 應(yīng)的調(diào)整仍然是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。因此亟待發(fā)明一種自適應(yīng)智能體模型的復(fù)雜人群疏 散的仿真方法。
[0006] 另一方面，現(xiàn)有的一些基于CPU的方法在大規(guī)模復(fù)雜人群疏散中受到了很大的局 限?，F(xiàn)有的基于智能體(Agent)模型的方法不能處理大規(guī)模高復(fù)雜度人群疏散問(wèn)題，（1)現(xiàn) 有算法的擴(kuò)展性很差，隨著個(gè)體人數(shù)的增加，算法節(jié)點(diǎn)的增加大大提高了計(jì)算節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷。 (2)個(gè)體之間的關(guān)聯(lián)性計(jì)算會(huì)隨著個(gè)體數(shù)目的增加而變得越來(lái)越困難。因而亟待發(fā)明一種 能夠快速處理大規(guī)模復(fù)雜人群疏散的仿真方法。
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【發(fā)明內(nèi)容】

[0021] 針對(duì)現(xiàn)有方法的不足，本發(fā)明公開(kāi)一種基于智能體(Agent)復(fù)雜人群疏散并行仿 真算法。每個(gè)個(gè)體用一種自適應(yīng)的智能體(Agent)模型來(lái)表示，這個(gè)模型能夠在人群疏散過(guò) 程中自適應(yīng)的改變個(gè)體的行為，從而考慮不同個(gè)體的個(gè)性，這個(gè)模型旨在根據(jù)不同的個(gè)體 制定不同的決策來(lái)分離不同的智能體的移動(dòng)。同時(shí)在GPU平臺(tái)上對(duì)算法在個(gè)體的基礎(chǔ)上實(shí) 現(xiàn)并行化，提高仿真算法在大規(guī)模復(fù)雜環(huán)境中的人群疏散效率。
[0022] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種基于自適應(yīng)智能體模型的復(fù)雜人群疏散行為仿 真方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0023] 步驟1:環(huán)境建模；
[0024] 環(huán)境模型為一種包含靜態(tài)地圖信息和相關(guān)的宏觀場(chǎng)信息的多層地圖；所述靜態(tài)地 圖信息描述環(huán)境的物理屬性;所述宏觀場(chǎng)信息包括一個(gè)描述位置信息的位置勢(shì)能場(chǎng)和一個(gè) 描述人群密度信息的密度場(chǎng);所述位置勢(shì)能場(chǎng)是靜態(tài)的，密度場(chǎng)是隨著個(gè)體的行為會(huì)發(fā)生 改變，是動(dòng)態(tài)場(chǎng)；
[0025] 步驟2:自適應(yīng)智能體建模；
[0026] 智能體模型主要定義決定智能體運(yùn)動(dòng)方式的原理;智能體的運(yùn)動(dòng)方式主要包括速 度方向和速度大??；
[0027]步驟3:自適應(yīng)智能體模型的并行化；
[0028]自適應(yīng)智能體模型的并行化通過(guò)將一個(gè)智能體隊(duì)列的所有元素根據(jù)GHJ平臺(tái)的 CUDA核分成多個(gè)智能體組，然后并行處理智能體組中的每個(gè)元素。
[0029] 作為優(yōu)選，步驟1中所述描述環(huán)境的物理屬性，是通過(guò)地圖來(lái)進(jìn)行抽象化的描述； 所述地圖是一個(gè)由方格組成的網(wǎng)格組成，在這個(gè)網(wǎng)格中有四種類(lèi)型的方格:可通過(guò)區(qū)域方 格、出口方格、障礙物方格以及引導(dǎo)標(biāo)記方格;所述智能體只能在