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1、公共场所中基于公共场所中基于 MultiMulti-AgentsAgents 的人员疏散方案仿真的人员疏散方案仿真摘要：摘要：针对人员疏散过程当中可能会发生的突发的二次险情，以及静态疏散预案效率低的情况，建 立了一种动态的疏散方案模型，根据疏散效率的时间函数，把每个需要疏散的房间和疏散通道都视 为一个区域，通过计算这个区域的人数，通过率以及被疏散人员到出口的平均距离得到需要疏散的 时间，综合每个区域到各个出口的最短时间，得到最短时间的疏散路径，从而优化了疏散方案。进 一步假设，疏散过程当中，最优路径上会随机发生二次险情，此时利用疏散效率时间函数得到有二 次险情发生时的最优疏散方案。仿真实验结果
2、表明：动态的疏散方案优于无组织的个体逃生和单纯 的静态疏散方案，提高了疏散成功率和疏散效率。 关键词：关键词：动态疏散方案 疏散效率 疏散成功率 多智能体 Abstract：For the evacuation process may suddenly occur secondary danger, and the low efficiency of the static situation of evacuation plans, establish a program of dynamic evacuation model, according to the time function o
3、f evacuation efficient. Each of the rooms and evacuation channels are treated as a region, by calculating the number of the region, the evacuation rate and the average distance to the entrance to get the time they need to evacuate. Compare the time of each area to each exit, get the evacuation route
4、 which uses shortest time, and optimized the evacuation plan. Then, suppose that during the evacuation process, the optimal path will have random secondary danger, using the time function of evacuation efficiency to get the optimal evacuation plan. Simulation results show that: the dynamic of the ev
5、acuation plan is better than unorganized individual escape and simple static evacuation plan, and improve the success rate of evacuation and evacuation efficiency. Keywords：Dynamic evacuation program, Evacuation efficiency, Success rate of evacuation, Multi- Agents0 引言引言人员紧急疏散是当今世界安全领域研究的热点之一，然而我国人员
6、疏散主要面临着疏散效率低,疏 散动员机制和组织指挥体系不能满足现实需要等问题，计算机仿真可以解决模拟问题，它是在某些 实验条件下对模型进行动态实验的一门综合性技术，可以真实的模拟紧急疏散的模型，动态的 观察疏散过程，从而对疏散方案起到决策和优化作用。 人员疏散仿真是人群疏散研究的一个重要组成部分，其仿真模型一般分为宏观和微观两大类。 微观模型可以设置不同的参数和行为规则，更真实的模拟出个体与个体之间的不同，更可以细致的 模拟出个体之间的相互作用和影响。用微观模型包含更多行为细节，更能清晰的模拟现实中的人员 疏散情况，方便仿真过程中对整个疏散过程和各个阶段各个主体的行为进行动态观察。 所谓“人员
7、疏散过程当中可能会发生的突发的二次险情” （以下简称“二次险情” ） ，是指：突 发性灾害发生后，在人员疏散过程中可能发生的次生灾害。比如：在某个公共场所人员疏散中，可 能某个疏散出口会发生情况不明的损毁等情况。 本文在已有人员疏散理论和建模方法的基础上，并在总结基于 Agent 技术和多智能体技术进行 人员疏散建模的实践后，提出了疏散效率的时间函数，建立了动态拟定疏散预案的微观仿真模型， 该模型通过动态的计算出最优路径，从而给疏散模型提供动态的疏散方案（根据不同的人员情况和 突发的二次险情，动态的调整疏散方案，合理的对被疏散人员进行疏散） ，同时，根据该方案进行 微观仿真。通过疏散模型中各个
8、主体的个体行为，观察动态方案的优越性。1 人员疏散模型的前期准备人员疏散模型的前期准备1.1 整体环境描述整体环境描述 疏散模型将要模拟公共场所的建筑物实体虚拟为一个 160120 的平面空间，每个坐标分别被 赋属性值为：空、墙壁、障碍物、疏散出口、被疏散人员等等。每个坐标在每个时间周期内只能被 赋予一个属性，不能同时有两种或两种以上的属性。 1.2 Agent 的规则、策略和行为：的规则、策略和行为： 1.2.1 Agent 描述：描述： 每个被疏散人员用一个 Agent 表示，一个 Agent 包含的属性： xPos：t 时刻所在 x 坐标 yPos：t 时刻所在 y 坐标 B_act记录
9、随机障碍物的事件发生与否 G_act记录指示灯的事件发生与否 sight_length视野范围 study_length学习范围 Act_State 行为 agentColor：颜色 1.2.2 Agent 学习策略：学习策略： 仿真过程中，充分考虑了疏散过程中引导作用，通道阻塞，人员阻塞等随机时间发生对人员疏 散过程中对人员的影响，Agent 与 Agent 之间的学习行为当某个 Agent 感知到通到阻塞，发现逃生 出口会通知在其视野范围内的 Agent。Agent 通过这样的交互增加了自己的经验值，这样实现了 Agent 之间的适应性。 1.2.3 被疏散被疏散 Agent 三种基本行为
10、：三种基本行为： 本模型研究的被疏散人员分为三种： 第一种是熟悉自身所处的环境，在灾害发生后本能的选择自己认为最好的路径逃生，即最短路 径行为； 第二种是不熟悉自身所处的环境，在灾害发生后选择自己进入此环境的入口逃生，即出入一致 行为； 第三种是不熟悉自身所处的环境，在灾害发生后由于恐慌等因素盲目的前往人多的地方寻找逃 生路径，即从众行为。 具体算法描述： 最短路径行为：最短路径行为： Agent 自身采取最短路径行为时的附近坐标点吸引力概率为：),(),(),(jidisjijiPaP)min()max()max(),(),(),(),( j)dis(i, jijijiji DDDDP进出一
11、致行为：进出一致行为：Agent 自身采取进出一致行为时的网格吸引力概率与 act_1 时的计算方法基本相同，只是在计 算网格 N(i,j)到达疏散出口的距离 D(i,j)时，疏散出口被特定为 Agent 所选择的入口位置。 从众行为：从众行为： Agent 自身采取完全从众行为时的网格吸引力概率为： 81)()( ),(kkdirkdir jidir NNPAgent 的视野范围是以其所在坐标为中心的一个有限区域；分母为视野范围内向所有 8 个方向 移动的总人数。该式表示向某一方向移动的人数越多，则该方向的吸引力越大。 1.2.4 被疏散人员被疏散人员 Agent 移动的基本规则：移动的基本
12、规则： Agent 根据自身在 t 时刻的状态和视野内其他 Agent 的状态及其邻域内的其它坐标的属性， 选择吸引力概率最大的一个坐标作为 t+1 时刻的目标坐标。 由于每个坐标最多只能容纳一个 Agent，所以每个 Agent 在移动到下一个目标坐标前都会判 断这个目标坐标是否为空，也就是没有被墙或障碍物或其他 Agent 占据，此时该 Agent 移动到目标 坐标，否则继续判断次优坐标点。 Agent 的行为模式取决于当时 Agent 所处的状态和该 Agent 本身的条件，每个 Agent 在初始 时（灾害发生时）都会随机一个固定行为模式直到本身的状态改变迫使该 Agent 改变行为模
13、式。例 如：某 Agent 初始为从众行为模式，当该 Agent 视野内有出口时，放弃从众行为，采取最短路径行 为从出口逃生。又如：某 Agent 初始为出入一致行为（即：陌生环境，按原路返回） ，但原路为灾 害发生的地方，此时该 Agent 放弃出入一致行为，采取从众行为。2 几条基本假设几条基本假设 安全出口、疏散通道在灾害发生前无障碍物，畅通无阻，安全出口门向外开启。 被疏散人员均保持清醒，在疏散开始的时刻同时进行疏散，且在疏散过程中不会中途返回 选择其他疏散路线。 被疏散人员具有相同的身体条件，在到达出口前不会出现意外情况。 每个被疏散人员的速度相同并保持不变。 每个被疏散人员都是独立
14、的个体，不存在亲属等团体关系。 不考虑周围人员的平均方向产生的示范作用，忽略由于拥挤、踩踏等因素导致的人员伤亡 事件对模型造成的影响。 初始化时模拟环境中被疏散人员为最大值，即灾害发生后，禁止所有入口进人，模型中不 会增加被疏散人员。3 基于多主体人员疏散微观仿真系统的设计基于多主体人员疏散微观仿真系统的设计3.1 初始化：初始化： 程序运行即开始人员疏散。 每个行为主体被随机的赋予三个基本行为中的一个，按此行为进行疏散。 疏散出口：4 个 被疏散人员：1000（随机放置于空间中）墙壁：围绕空间外围。3.2 动态疏散方案：动态疏散方案： 3.2.1 动态调配最优疏散路径算法动态调配最优疏散路径
15、算法: : 区域内所有 Agent 到出口的平均距离：avgX = / n niXi1avgY = / n niYi1L = 22)()(avgYyavgXx(注：x, y 分别为该区域的一个出口的坐标)LPNTT：时间周期 N：区域内总人数 P：疏散率，即单位周期内疏散总人数 L：区域内所有 Agent 到区域出口的平均距离，即总体疏散代价图图 1 疏散空间示意图疏散空间示意图 图 1 是把每个需要疏散的房间和疏散通道都视为一个区域画出的效果图，图 1 中 1-9 为房间， a-d 为疏散通道。2ba778dc431956出口出口出口出口3.2.2 动态疏散方案描述动态疏散方案描述 如图将整
16、个平面图划分为 9 个房间区域和 4 个通道区域。根据公式（7） ，可以算出疏散各个区 域内所有人员，所需耗费的平均代价时间周期。在疏散过程中，系统每 10 个运行周期都会计算一 次这个时间周期，相互比较两两可行邻区域之间的 T 值，T 值大的代表整个区域内人员疏散的所需 的时间周期代价大。系统根据 T 值动态地调配被疏散人员从 T 值较大的区域往 T 值较小的区域疏 散，再根据各个区域疏散引导被疏散人员。从而实现了优化各个区域及整体的疏散时间效率。在疏 散区域内安装指示灯或疏散引导人员，引导被疏散人员按系统某一个时间周期内调配的最优疏散方 案疏散。 3.2.2 平台简介平台简介 使用 Java 作为编程语言，在 Java 的基础上使用 Swarm 平台和它所 提供的类库构建模拟系 统，由于 Swarm 对 Java 的支持和 Swarm 没有对模型和模型要素之间的交互作任何约束， Swarm 应当可以模拟任何物理系统或社会系统 ，更适合
