基于Agent地铁人员疏散模型仿真研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 地铁疏散研究的目的与意义 | 第15-16页 |
| 1.3 地铁人员疏散模型国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3.1 人员疏散模型研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.2 地铁人员疏散研究进展分析 | 第19-20页 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 | 第20-22页 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 | 第20页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第20-21页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第21-22页 |
| 1.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 2 地铁车站疏散环境和人员疏散行为分析 | 第23-31页 |
| 2.1 地铁建筑物特点 | 第23-26页 |
| 2.1.1 结构复杂 | 第23-24页 |
| 2.1.2 人员密度大 | 第24页 |
| 2.1.3 疏散距离长、排烟排热困难 | 第24页 |
| 2.1.4 安全疏散时间短 | 第24-26页 |
| 2.2 疏散心理特征分析 | 第26-29页 |
| 2.2.1 人员生理因素 | 第26-27页 |
| 2.2.2 人群心理分析 | 第27-29页 |
| 2.3 人员疏散行为 | 第29-30页 |
| 2.4 疏散人员密度与速度分析 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于Agent疏散模型建立 | 第31-43页 |
| 3.1 Agent理论 | 第31-33页 |
| 3.2 Multi-Agent系统 | 第33页 |
| 3.3 疏散模型构建 | 第33-36页 |
| 3.4 模型数学描述 | 第36-37页 |
| 3.5 模型主要部分 | 第37-42页 |
| 3.5.1 环境空间建模 | 第37-39页 |
| 3.5.2 个体Agent属性模型 | 第39页 |
| 3.5.3 Agent的决策 | 第39-41页 |
| 3.5.4 Agent行动 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 基于改进的微粒群优化算法人员移动模型 | 第43-57页 |
| 4.1 基本微粒群优化算法 | 第43-44页 |
| 4.1.1 算法原理 | 第43-44页 |
| 4.1.2 算法特点 | 第44页 |
| 4.2 PSO算法的改进方法 | 第44-46页 |
| 4.3 改进的PSO算法在疏散过程中的应用 | 第46-50页 |
| 4.4 改进的算法特征分析 | 第50-55页 |
| 4.5 疏散行为仿真 | 第55-56页 |
| 4.5.1 疏散人群拥挤行为 | 第55页 |
| 4.5.2 疏散人群排队行为 | 第55-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 基于Agent人员疏散微观模型仿真实例 | 第57-68页 |
| 5.1 疏散仿真平台 | 第57页 |
| 5.2 地铁车站模型仿真 | 第57-60页 |
| 5.2.1 疏散环境初始化 | 第58-59页 |
| 5.2.2 人员属性初始化 | 第59-60页 |
| 5.3 仿真结果分析 | 第60-67页 |
| 5.3.1 疏散过程分析 | 第60-62页 |
| 5.3.2 模型特征分析 | 第62-63页 |
| 5.3.3 疏散时间分析 | 第63-67页 |
| 5.4 地铁安全管理建议 | 第67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |
