| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究历史及现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 基于Multi-Agent建模的关键技术 | 第19-27页 |
| 2.1 Agent的相关理论 | 第19-22页 |
| 2.1.1 Agent的定义 | 第19页 |
| 2.1.2 Agent的关键属性 | 第19-20页 |
| 2.1.3 Agent的结构模型 | 第20-22页 |
| 2.2 Multi-Agent的相关理论与建模仿真 | 第22-25页 |
| 2.2.1 Multi-Agent系统的概念 | 第22-23页 |
| 2.2.2 Mutlit-Agent的体系结构 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于Multi-Agent的建模与仿真 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 疏散模型的框架研究 | 第27-39页 |
| 3.1 疏散模型的层次结构与流程 | 第27-28页 |
| 3.2 疏散模型的环境建模 | 第28-32页 |
| 3.2.1 物理场景建模 | 第29-30页 |
| 3.2.2 几何空间建模 | 第30-32页 |
| 3.3 基于Multi-Agent的感知建模 | 第32-34页 |
| 3.3.1 被疏散人员的感知范围 | 第32-33页 |
| 3.3.2 被疏散人员的感知建模 | 第33-34页 |
| 3.4 基于Muitl-Agent感知模型的疏散建模 | 第34-37页 |
| 3.4.1 被疏散者的属性 | 第35-37页 |
| 3.4.2 被疏散者的决策行动模块与碰撞躲避模块 | 第37页 |
| 3.4.3 被疏散者的恐慌程度 | 第37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 疏散模型中的关键技术研究 | 第39-53页 |
| 4.1 粒子群算法的相关理论 | 第39-43页 |
| 4.1.1 粒子群算法的基本原理 | 第39-40页 |
| 4.1.2 粒子群算法的数学模型 | 第40-41页 |
| 4.1.3 粒子群算法的流程 | 第41-42页 |
| 4.1.4 粒子群算法的惯性因子 | 第42-43页 |
| 4.2 粒子群算法的改进 | 第43-47页 |
| 4.2.1 自适应动态调节粒子群算法的惯性权重 | 第43-45页 |
| 4.2.2 改进粒子群算法的比较 | 第45-47页 |
| 4.2.3 改进粒子群算法融入基于Multi-Agent的疏散模型框架 | 第47页 |
| 4.3 碰撞解决策略与个体的恐慌因素 | 第47-52页 |
| 4.3.1 社会力模型 | 第48-50页 |
| 4.3.2 社会力模型的改进 | 第50页 |
| 4.3.3 恐慌因素的引入 | 第50-51页 |
| 4.3.4 在基于Multi-Agent疏散模型框架中融入上述因素 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 疏散模型的实现与实验结果分析 | 第53-67页 |
| 5.1 系统设计 | 第53-56页 |
| 5.1.1 系统的总体设计 | 第53-54页 |
| 5.1.2 系统详细设计 | 第54-56页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第56-65页 |
| 5.2.1 初始化实验环境 | 第56-57页 |
| 5.2.2 清空时间 | 第57-58页 |
| 5.2.3 考虑障碍物的疏散过程 | 第58-61页 |
| 5.2.4 考虑恐慌程度的疏散过程 | 第61-62页 |
| 5.2.5 出口宽度对疏散过程的影响 | 第62页 |
| 5.2.6 通过实际情况验证本模型 | 第62-65页 |
| 5.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
