| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 人群疏散在国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容和创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构图 | 第12-14页 |
| 第二章 相关工作 | 第14-20页 |
| 2.1 三维模型 | 第14-18页 |
| 2.1.1 三维动画软件 | 第14页 |
| 2.1.2 Maya软件 | 第14-15页 |
| 2.1.3 界面简介 | 第15-16页 |
| 2.1.4 Maya工具 | 第16页 |
| 2.1.5 Mel语言 | 第16页 |
| 2.1.6 Maya建模技术 | 第16-17页 |
| 2.1.7 建筑物模型的建立 | 第17页 |
| 2.1.8 人物模型的创建 | 第17-18页 |
| 2.2 人群运动仿真 | 第18-19页 |
| 2.2.1 人群运动的宏观模型 | 第18页 |
| 2.2.2 人群运动的微观模型 | 第18-19页 |
| 2.3 路径规划方法 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于蚁群算法的社会力蚁群模型 | 第20-28页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 社会力模型 | 第20-21页 |
| 3.3 社会力模型的缺陷 | 第21-22页 |
| 3.4 蚁群算法 | 第22页 |
| 3.5 人群疏散行为 | 第22-23页 |
| 3.6 实验与分析 | 第23-27页 |
| 3.6.1 实验一 | 第23-25页 |
| 3.6.2 实验二 | 第25-27页 |
| 3.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于拓扑图的粒子群蚁群算法路径规划 | 第28-35页 |
| 4.1 引言 | 第28页 |
| 4.2 基于拓扑图的场景建模方法 | 第28-30页 |
| 4.3 粒子群蚁群算法（PSACO）路径规划 | 第30-32页 |
| 4.3.1 环境描述 | 第30页 |
| 4.3.2 启发函数评价 | 第30-31页 |
| 4.3.3 信息素的表示 | 第31页 |
| 4.3.4 算法步骤 | 第31-32页 |
| 4.4 仿真实验 | 第32页 |
| 4.5 基于拓扑图的PSACO算法路径规划算法应用实例 | 第32-34页 |
| 4.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 人群疏散运动仿真实现 | 第35-44页 |
| 5.1 引言 | 第35页 |
| 5.2 建筑物模型的建立 | 第35-37页 |
| 5.3 模型贴图 | 第37-41页 |
| 5.4 系统功能 | 第41-42页 |
| 5.5 仿真效果展示 | 第42-43页 |
| 5.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 6.1 总结 | 第44页 |
| 6.2 展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |