一種基于自適應智能體模型的復雜人群疏散行為仿真方法技術

本發明專利技術公開了一種基于自適應智能體模型的復雜人群疏散行為仿真方法，采用自適應的智能體模型，給每個智能體定義了四種不同類型的屬性，并且能夠根據環境的變化自適應的制定每個智能體的逃離線路，因而具有更好的抗環境變化能力。但是普通的基于CPU平臺的自適應智能體模型沒辦法處理復雜人群疏散問題，本發明專利技術采用基于CUDA的GPGPU多線程方法開發并行仿真算法，將并行計算思想融入到算法中去，在保留其算法效果的同時大大提高自適應智能體模型執行效率。實驗證明，本方法在實際的大規模復雜人群疏散問題中具有更好的效率和可用性。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于仿真建模
，涉及一種復雜人群疏散仿真方法，尤其涉及一種 基于自適應智能體模型的復雜人群疏散行為仿真方法。
技術介紹
應急預案是指面對突發事件如自然災害、重特大事故、環境公害及人為破壞的應 急管理、指揮、救援計劃等。它能夠有效提高企、事業單位應對突發環境事件的能力，將突發 環境事件對人員、財產和環境造成的損失降至最小程度。長期以來，應急預案的制定都是政 府機構，社會活動家，物理學家和計算機科學家研究的重點。人群應急疏散問題是應急預案 中一個重要的分支，在保障人員安全中發揮了重要的作用。 現有的很多研究工作都是基于真實世界采集的數據進行分析（)和實驗 ()，仿真分析在應急疏散研究中受到了越來越多的關注，例如，中把應急 疏散過程看成是一個路徑尋找問題。同時，也有一些工作考慮了個體的移動速度（)，這些工作證明了個體的移動速度的提高能夠降低總體的人群疏散時間。在這個方向 上，越來越多的工作都是為了探討在應急疏散中的決策制定機制和個體行為（)。 此外，還有一些研究者嘗試利用度量人群的大小甚至利用目標跟蹤的技術來記錄個體的移 動軌跡來分析人群的行為（) Pereira等人提出了一個疏散管理系統通過視頻 中提取的路徑信息來預測個體的移動行為（)。 大部分現有的疏散模型和仿真模型都是采用了基于流和基于個體的方法。基于流 的方法忽視了人群中個體的特性，因而不能考慮各個不同的個體行為帶來的影響（)。基于個體的方法通常把人群看成許多個體組成的總體，他們大多是基于實體的或者是 基于智能體(Agent)的。在基于實體的方法中，每個個體都被建模成一個不智能的模糊的實 體，而在實際應用中，沒辦法要求所有的個體行為都在同一個準則下（)。因此，基 于智能體模型的基于個體的方法在實際應用中更受歡迎，他們對個體用智能的和自主的智 能體(Agent)來建模，因此可以為個體獨立的進行決策（)。 基于智能體(Agent)的模型通常關注于定義個體行為的準則，然后將這個準則運 用于仿真人群中的每個個體。然而在實際的人群疏散過程中，個體的行為通常會受到許多 不同因素的影響，例如力量，反應速度，情感和環境影響等等（)。這些不同的因素 以一種復雜的形式來影響個體的行為，并且同一個因素對不同的個體都會產生不同的影 響。現有的一些方法都能產生一些不錯的仿真結果，并在在實際應用中個體和人群的行為 都取得了不錯的效果。然而，個體的行為如何根據環境的變化和其他個體的反應進行自適 應的調整仍然是一個亟待解決的問題。因此亟待專利技術一種自適應智能體模型的復雜人群疏 散的仿真方法。 另一方面，現有的一些基于CPU的方法在大規模復雜人群疏散中受到了很大的局 限。現有的基于智能體(Agent)模型的方法不能處理大規模高復雜度人群疏散問題，（1)現 有算法的擴展性很差，隨著個體人數的增加，算法節點的增加大大提高了計算節點的負荷。 (2)個體之間的關聯性計算會隨著個體數目的增加而變得越來越困難。因而亟待專利技術一種 能夠快速處理大規模復雜人群疏散的仿真方法。 P · F · Johnson，C · E · Johnson，and C · Sutherland，"Stay or go?human behavior and decision making in bushf ires and other emergencies，'，Fire Techno1.,vol.48, no.1,pp.137-153,2012. N.Zarboutis and N.Marmaras，"Design of formative evacuationplans using agent-based simulation，'，Safety Sci . ,vol .45,no.9,pp.92〇-940,2007 R· L·Hughes，"The Flow of Human Crowds，"Annu · Rev ·FluidMech ·， vo1·35，pp·169-182，2003· D · Lee，J · H · Park，and Η · Kim，"A s tudy on exper imen t of humanbehavior for evacuation simulation，'，0cean Eng.,vol.31,nos.8-9,pp.931-941,2004. Q.Zhang and B.M.Han，"Modeling and simulation of evacuationmovement in emergency，'，Progress in Safety Sci . Techno 1. , vol. 6 , pp·376-380，2006. M.H.Zaharia，F.Leon，C.Pal，and G.PAGU，"Agent-based simulation of crowd evacuation behavior，'，in Proc . 11th WSEAS Int. Conf . Autom. Contro 1, Model1ingSimul·，2009，pp·529-533 · H. Sharbini and A.Bade，"Modification of crowd behaviormodelling under microscopic level in panic situation，"in Proc·3rdInt·Conf.Motion Games， Nov.2010，pp·351-362· L.Y. Jiao and Q.Y. Jiang，"Study on emergency management inlarge-social activities based on behavior modification theory，'，Progress Safety Sci.Technol.，vol.8，pp.451-454,2010. X.H.Pan，C.Han，K.Dauber，andK.Law，"Humanand socialbehavior in computational modeling and analysis of egress，'，Autom.Construction，vol·15， no·4，pp·448-461，2006· <1.861'。1&2，11611^七3.1'11^七1^11，&11(1?111&，"]\1111^卩16 objecttracking using k-shortest paths optimization，'，IEEE Trans.PatternAnal.Mach.Intell.，vol.33，no.9，pp.1806-1819，2011. F.Fleuret，J.Berclaz，R.Lengagne，and P.Fua，"Multi -camera people tracking with a probabilistic occupancy map，'，IEEE Trans. Pattern Anal.Mach.Intell.，vol.30，no.2，pp.267-本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于自適應智能體模型的復雜人群疏散行為仿真方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：環境建模；環境模型為一種包含靜態地圖信息和相關的宏觀場信息的多層地圖；所述靜態地圖信息描述環境的物理屬性；所述宏觀場信息包括一個描述位置信息的位置勢能場和一個描述人群密度信息的密度場；所述位置勢能場是靜態的，密度場是隨著個體的行為會發生改變，是動態場；步驟2：自適應智能體建模；智能體模型主要定義決定智能體運動方式的原理；智能體的運動方式主要包括速度方向和速度大小；步驟3：自適應智能體模型的并行化；自適應智能體模型的并行化通過將一個智能體隊列的所有元素根據GPU平臺的CUDA核分成多個智能體組，然后并行處理智能體組中的每個元素。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：陳丹，竇明罡，陳靚影，王力哲，
申請(專利權)人：武漢大學，
類型：發明
國別省市：湖北;42