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基于多Agent的公共场所人群疏散模型研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
    1.3 论文研究内容第12-13页
    1.4 论文组织结构第13-14页
第2章 人群疏散模型的相关理论基础第14-19页
    2.1 人群疏散时的空间环境特征分析第14页
    2.2 人群疏散时的个体心理特征分析第14-15页
    2.3 人群疏散时的个体行为分析第15-18页
    2.4 人群疏散中的组织行为第18页
    2.5 本章小结第18-19页
第3章 公共场所人群疏散建模及Agent技术第19-31页
    3.1 公共场所人群疏散模型第19-23页
        3.1.1 移动人群的性格分类及移动行为第19-20页
        3.1.2 群集密度及步行速度第20-23页
    3.2 基于Agent技术的群体建模第23-27页
        3.2.1 Agent技术的基本理论第23-26页
        3.2.2 基于Agent的建模标准第26-27页
    3.3 基于多Agent的人群疏散建模第27-29页
        3.3.1 人群疏散模型的流程图第27-28页
        3.3.2 微观行为的建模第28页
        3.3.3 公共场所的建模第28-29页
    3.4 本章小结第29-31页
第4章 公共场所人群疏散仿真系统的设计与实现第31-53页
    4.1 基础平台简介第31-33页
        4.1.1 Netlogo平台第31页
        4.1.2 Netlogo的基本要素第31-33页
    4.2 人群疏散仿真系统的建立第33-35页
    4.3 公共场所人群疏散仿真系统的实验第35-51页
        4.3.1 公共场所人群拥挤的仿真实验第35-38页
        4.3.2 基于最近出口优先疏导策略下的人群疏散仿真实验第38-45页
        4.3.3 基于拥塞避免邻近出口撤离策略的人群疏散仿真实验第45-51页
    4.4 仿真结果分析及安全疏散建议第51-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第5章 公共场所人群疏散仿真系统优化与实现第53-63页
    5.1 优化算法概要第53-55页
        5.1.1 基本PSO算法思想第53页
        5.1.2 粒子群算法的基本思路第53页
        5.1.3 粒子群PSO算法的数学表达第53-55页
    5.2 基于PSO算法的人群疏散优化策略第55-57页
        5.2.1 自适应的个体路径选择第55-57页
        5.2.2 个体移动碰撞的解决第57页
    5.3 基于PSO算法的人群疏散仿真实验与结果分析第57-62页
        5.3.1 实验设计第57页
        5.3.2 实验参数设置及说明第57-59页
        5.3.3 实验结果与分析第59-62页
    5.4 本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-69页
致谢第69页

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