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基于多智能体和元胞自动机人群疏散行为研究

发布时间:2019-06-28 10:17 来源:未知 编辑:admin

  计算机仿线 基于多智能体和元胞自动机人群疏散行为研究 (国防科学技术大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073)摘要:突发事件下人群疏散行为是安全领域的研究热点,分析复杂环境下行为决策和个人心理、生理对疏散行为和时间的影 响,为公共场所安全设计和制订应急预案提供可靠依据。如何体现群体的整体性和个体的差异性是人群疏散仿真的难点。 为解决上述问题,提出一种多智能体和元胞自动机的人群疏散模型。首先将元胞空间中被虚拟人个体占据的元胞视为一个 独立的Agent,并将元胞及其状态进行封装,扩展为具有自主性的AgenI。然后通过设计各种人群疏散行为策略做为演化规 则,实现个体的差异性,较好地体现了个人个性、体力、心理(恐慌度)等对疏散行为的影响。仿真结果表明.考虑了个体内在 因素的人群疏散模型更接近现实,进一步提高了模型对实践的指导意义。 关键词:多智能体系统;元胞自动机;人群疏散;仿线 文献标识码:B Study CrowdEVacuation Beha、riors Based On Multi—Agent CeUularAutomata Technology LIU Quan—ping,LIANG Jia—hong,LI Meng,FU Yue—wen (College In如mationSystems Management,NationalUniversify DefenseTechnology,Changsha Hunan 410073,China) ABSTRACT:U唱enl evacuation safety6eld,aJld analyzing innuence evacuationbehavior aJld time behaviordecision—making individualpsychology psychologycan pI_ovide cIdible basis pubicbuilding makingeme唱ency plan.The d讧ficulI point evacuationsimulation howmodel embodies cmwd’s person’sindividualit),.For purpose,weproposed amodel 0f cmwd evacuation based cellularautomala.In proposedmodel,firstly each cellular occupied oneindividual fhecellular space oneindependent agent.The cellular itsstates were enclosed gent.Then,aseries cmwdevacuation behavior pattems were designed aIld individual di雎rences were also taken account.In【hispmcess,the iIlfluences person’sindividuality,physical strn群h psychologypmperty have compIexphenomena cmwdevacuation were reflected. SimuIation resuIts show pmposedmodeI considering individualintrinsic factors renects really cmwd evacuation behavior emergencysituations can画ve more guide practice.1【EYWORDS:Multi—agent system(MAS);Cellular aulomata(CA);Crowd evacuatioll;Simulation 1引言 随着我国经济不断发展,文化活动不断丰富,一些大型 活动开始涌现,这些大型活动中人员来往密集,所处环境复 杂,容易导致安全问题的发生,一旦发生事故将造成巨大损 失。在这样的背景下,公共场所内的人群能快速安全地疏散 已成为安全领域的研究热点。人群疏散行为研究已有几十 年的历史,如Gipps和Marksjo构建了成本效益元胞模型 (Bene6t Cost cellular Model),人群通过朝目标运动中获得的 基金项目:国家自然科学基金项目(61170160) 收稿日期:2013一03—23修回日期:2013一04—10 —328一 收益来决策下一步行为;Blue和Adler利用元胞自动机通过 演化规则对行人流进行建模;Helbing运用社会力模型来表 示人群的运动,不同的社会力作为行人运动的动力;‰mp- son和Marchant构建了大型建筑物内人群疏散的计算机模 型;Reynolds提出基于个体规则的群体行为模型,人群行为 主要表现为分离、对齐、聚焦等行为”“。 上述研究的人群疏散行为模型大部分是针对特定行为 的研究。缺乏通用性,也往往忽略了个体的差异性和空间离 散化对疏散行为的影响,仿真结果缺乏真实感,而基于智能 体技术的模型又存在计算量大,实现困难等缺点,特别是当 人数较多时,仿真效率非常低。 万方数据 针对上述问题,利用cA模型在研究复杂系统方面的优 越性,同时考虑到人群疏散过程中因受外界和内在因素等影 响带来的不确定性,故考虑融人智能体技术刻画人的行为使 模型描述更为准确。通过元胞空间的变化来表现人与人之 间的交互,从而有效地提高模型的仿真效率和简化模型的更 新规则。模型客观的反映了人群疏散过程,体现了被疏散人 员之间的竞争、合作、从众行为以及环境、心理因素对被疏散 人员的影响,并对仿真结果做出分析,说明了模型的逼真性 和可行性。将cA与多智能体技术结合研究人群行为,需要 扩展元胞及其状态的定义,将元胞空间内的元胞进行分类, 每类都有不同的状态、邻居和演化规则。为了使不同的元胞 状态、邻居和演化规则能够协调统一地作用于整个系统,将 元胞空间中被虚拟人占据的元胞视为Agent,并将元胞及其 状态进行封装,扩展为具有自主性的Agent,元胞状态作为A— gent的一个类型或状态属性。本文通过将智能体技术融入 到元胞自动机模型中,拟达到更真实地模拟人群疏散行为过 程,尤其体现个人心理、内在因素以及火灾蔓延等对人群疏 散行为的影响。 2模型建立 2.1元胞自动机(CA)概述 CA‘2。是一种在时间和空间上都离散的动力系统。散布 在规则网格中的每一个元胞取有限的离散状态,遵循一定的 局部规则作出相应的更新,大量的元胞通过简单的相互作用 构成动态系统的演化。 任意一个n维元胞自动机都可以定义一个四元数组,如 下所示: 式中,乙为d维欧式空间;_s是元胞的有限的、离散的状态集合;,v表示一个所有邻域内元胞的组合(包括中心元胞),即 包含n个不同元胞状态的一个空间矢量,记为_『v:(扎 s:,...,s。),n表示元胞的邻居个数,表示将s。映射到5上的 一个局部转换函数。 2.2火灾蔓延模型 以往模型对人群在火灾中疏散行为的研究往往忽略了 火灾蔓延本身规律对人群疏散行为的影响。如果有一个接 近实际火势计算模型,就可通过预测得到更多的、具有特定 物理意义的数据,从而更好的为智能体作出决策,使模型中 智能体更具智能性、类人性。所以本文拟对cA空间进行分 层,建立火灾蔓延模型和人员疏散模型。 2.2.1 模型假设 火灾蔓延和控制是典型的非线性和不确定性问题,是一 个非常复杂的过程。本文为简化模型,模型假设如下: 1)采用将文献[5]中的速度扩大10倍来模拟火灾中各 因素对人群的影响; 2)不考虑人员灭火等行为对火势的影响。 2.2.2 蔓延速度 根据文献[5]得到火灾蔓延速度为: 仃=4.8n 其中n=(口+6)(1一c)/(o+1.626)为火灾蔓延速度系数;o、6、c分别表示易燃物、难燃物和不可燃物在建筑中占 的比例。 2.2.3 蔓延领域 本文采用扩展的Moore型,邻居半径r=10 2.2.4蔓延规则 1)易燃物发生着火概率设为O.8,难燃物(除道路和空 白地方)发生着火概率设为0.5,道路和空白地方着火概率 为O.2,不可燃物设为0; 2)当有一个或一个以上相邻领域的元胞发生着火时,元 胞(i)发生着火的概率l; 3)着火区域设置为红色,不考虑区域是否已燃烧完毕。 2.3人员疏散模型 2.3.1 模型假设 1)人员在疏散过程中总是朝着出口方向前进,并根据环 境危险度和自身情况等调整下一步行为决策。 2)人员在疏散过程中会出现结伴、从众、阻碍、“欲速则 不达”等复杂现象。 3)人员的疏散速度受自身心理、生理因素以及人群密度 的影响,且不同类型的人具有不同的速度。 4)将人员视为智能体,并分为老人、成年人、小孩三类智 能体,老人和成年人占据16个元胞,小孩占据9个元胞,分别 用黄、蓝、紫色表示,每个智能体标识各自的编号。 2.3.2 模型构建 根据智能体技术,本文中人员视为自主型智能体,具有 复杂的决策判断能力,有自己的知识、经验,根据感知外界的 信息和自身内在因素进行行为的调整,其模型的大致结构如 图l所示。 智能体结构2.3.2.1 感知模型 虚拟环境中的信息都可以通过环境信息模型获得的。从 而感知模型关键在于如何模拟人体感官的功能限制,通过感 知过虑器,获取感官可感知的信息,过滤掉感知不到的信 息。本文只对视觉感知进行建模,原因一是简化模型,二是 一329— 万方数据 外界80%的信息通过视觉获得。视觉过滤器的原理是根据 环境中各个对象与人眼的相对位置,确定某个对象是否能够 被感知到,这其中要确定对象是否在感知视野范围内,另外 是对象与人眼的连线上是否被其它对象遮挡。 视野感知范围:如图2所示,其中尺。为最佳视距、如为 最大视距、妒。为最佳视角、妒。为最大视角。~般情况下,妒。 z60。,妒以一110。,尺。根据物体在人眼中的投影大小确定。 本文智能体的感知半径为 其中c…为恐慌度,c…的取值在[0,1]之间,具体大小根据自己感知到的危险度来确定;^。为单位视距,用来表 示视觉能力的强弱;D表示物体的大小。一般情况下^.,取 60,但当感知到自己处于紧急环境下,因恐慌度的增加感知 范围理应缩小,稍远距离的物体就会忽略。 智能体视野感知范围空间遮挡关系:通过计算智能体到包围盒八个顶点的视 线与其它物体包围盒矩形是否有交点来判定空间的遮挡关 注意力机制:聚焦因子用来体现智能体对某对象的关注度,对象A的聚焦因子可表示为: 其中0X为智能体至对象J4的矢量;K为对象^的运动速度;o,6,c为各项的比例因子,不同智能体具有不同的比例因 子,以体现智能体的个体差异。智能体根据感知对象的聚焦 因子大小,选择自己的转向,趋势为转向聚焦因子最大的物 体,以获取更加精确的环境信息,为决策行为提供参考依 危险度感知:危险度与智能体、火势的距离以及人群拥挤程度有关,可表示为: C。。=oe“+6e。9 2.3.2.2决策模型 决策是人工智能的基本问题,目的是研究如何从现有状 态达到目标状态。通过决策给出一个能达到目标的行动序 一330一 列或每步的行为策略。 在火灾疏散过程中,人群疏散的行为可以概括为目标行 为、从众行为、避碰行为、逃逸行为、帮助行为、排队行为、等 待行为等一系列行为。本文采用Broo^s提出的包容式行为 选择机制对人群疏散的各个行为模式进行选择,各行为模式 的优先级次序从高至低为:逃逸行为、等待行为、避碰行为、 从众行为、帮助行为、排队行为、目标行为。下面撰述各个行 为模式的设计过程。 目标行为:人群的最终目标是走向出口位置,在人的体 力和心理满足条件以及人对环境熟悉的情况下,则智能体会 选择目标方向前进,路径通过传统的A’算法获得。6j,行进速 其中p为感知密度;A为体力值,取值范围为[o,1],成年人体力最大值为l,老人为O.8,小孩为0.5,当智能体在行进 时,每个步长体力值下降po甜e~等待时以_po埘er恢复;占测定 系数,取占=1.26;”。。为人员疏散最大速度,成年人在[1.2, 1.5]之间随机取值,老人和小孩在[O.8,1.2]内随机取值, 以体现智能体之间的差异性;c…为恐慌度,表示智能体越 紧张,逃生速度越快。 从众行为:当恐慌度达到一定值时,人员趋向于从众行 为,即每个个体尽量保持与其它个体在一起,运动速度、方向 一致,形成结伴而行的组行为模式,当恐慌度下降到一定值 时智能体按一定概率离开组群,个人选择目标行为前行。根 据sepr把、of培凡me眦、co^esion行为原则o,速度可表示为: 其中;。,;却,,;。b。分别为s印nrote、of喀,lme帆co^ion规则产生的速度;A为体力值;d,卢,y的取值根据具体需求来设 避碰行为旧]:通过感知到的信息,利用相对速度障碍物(R阳)方法实现智能体对动态和静态物体的避碰。为了体 现智能体的差异性,使模型更加逼真,对智能体在何时选择 避碰行为进行不同设置,如大胆型与慎重型智能体对障碍物 避碰检测距离设置不同的值。避碰行为选择的具体速度大 小和方向按文献[9]设定。 逃逸行为:当智能体感知到危险度达到一定的值时,会 主动选择逃逸行为,速度可由式(7)得到,逃逸方向选择与 感知到最大聚焦因子的火势的反方向。 帮助行为:当智能体在感知范围内感知到有求助者,并 自己的体力值和恐慌度在可允许的区间时,选择采取帮助行 为,在多个智能体同时感知到有求助者时,距离最近的选择 提供帮助,条件不足时,距离次近的执行。速度大小计算公 式,方向朝求助者方向。当然,求助者在被帮助期间,体力恢 复速度会加快,设每个步长恢复2 tPo埘吼 排队行为:当智能体感知到所处环境在狭窄地段或在出 口附近,而当前又没有感知到太大危险值且前方无法移动 时,选择排队行为。行为规则为如果前面一个智能体移动, 万方数据 则占据该智能体占据的网格,否则继续等待。 等待行为:当智能体的体力下降到一定的值后,智能体 选择原地休息,同时体力值以每步长恢复.Do埘er计算,当恢复 到等待行为阈值以上时继续执行原来行为。当然在危险情 况下,选择休息当仅仅当体力值达到很低时才会出现,如0.1 以下。另外,当两个或几个智能体同时竞争一个位置时,慎 重型智能体会选择等待;如果两个为同类型,则体力值小的 选择等待二 2.3.2.3行为执行模型 根据智能体决策得到的速度对其每个智能体进行位置 的并行更新,具体执行过程如下公式所示: 其中声,(x,y)为当前智能体位置,户。(x,y)为下一时间步长位置,;。,为智能体根据环境信息和自身状况决策后的速 度,£为时间步长。 3仿真结果与分析 智能体的速度可以为0~1.5m/s,为充分观测模型对人 群的疏散过程,本文取时间步长为: 其中n为元胞边长,v~为最小移动速度。当智能体在一个时间步长有移动且移动距离不足0.1m时,视为0.1m 计算。根据环境中各实物燃烧难易程度的比例,本文火势蔓 延速度大致为0.05m/s,即智能体位置更新2次时更新1次 火势的蔓延情况。 本文对一个布局近似购物超市、面积为100m+100m的 四出口虚拟场景下的人群疏散模拟,人数设定为200个,成 年人、老人、小孩比例为5:3:2,仿真数据采取多次实验取平 均值进行计算。通过visual c++实现二维仿真的模拟,并利 用DI—GuY软件生成的人物动作库导人VEGA软件中,基于 MFc实现模型的三维仿线所示:图 (a、d)中表示为人群的随机分布情况.箭头方向代表智能体 在火灾发生时的运动路径趋势,从中可以看出在左房间内的 智能体感知到了火灾,首先进行逃逸行为,然后如智能体19、 2l进行避碰行为.而】、9进行目标行为;在右房间内的智能 体未感知到危险,处于原来位置:图(I,)中椭圆内的智能体已 结伴而行,表现为从众行为,智能体43感知到的危险使他正 朝组群移动,加入组群运动,智能体7已无体力,处于等待救 援状态,虽智能体8距离最近,但体力值不允许,则智能体33 实施帮助;图(e)中同样可看出,感知到火势的人群朝火灾反 方向逃跑,而在左上角的人员因没有感知到信息,没有产生 逃逸行为;图(c、f)中显示了智能体在出口处的排队行为,从 图(f)中可以看出人群在出口处形成了拱形? 谱火时人群行为趋势圈(f;如)(b)琉鼓过程中^群行为(P24s) (cJ出口时人群的}|队}:~(i=j 22s 蠹一一 d)人群随机分布圈lta0 (e)火灾技生时人群迅遗行为(p51)(O出口人群捧队行为(#l 图3火灾发生时人群疏散过程图4为不同时间步长内体力下降值取power不同时疏散 人数随时问的变化曲线图。仿真结果显示,当每一时间步长 体力值下降快时对人群疏散的时间造成了较大的影响。图5 为考虑与不考虑恐慌值c…。时疏散人数随时间的变化曲线 图。结果表明当考虑了恐慌值c…。时人群在开始阶段疏散 比较快,但到后期因拥挤、恐慌引起从众行为等原因造成了 疏散的滞后,充分体现了“欲速则不达”现象。表1为文献 [10]一般规则元胞自动机模型与本文模型的仿真对比表。 可以看出,基于多智能体和元胞自动机构建的人群疏散模型 比较真实地反映了人员在逃生过程中出现的一系列复杂现 象,如拥挤、出口处形成拱形、组群运动等,充分体现了智能 体的差异性和智能性,同时也表现了人的生理、心理因素对 疏散行为的影响。并且仿真运算时间比一般cA模型有所缩 短,体现了仿真的高效性。 通过以上仿真结果分析可知,基于智能体和元胞自动机 的建模方法能很好地克服单纯使用元胞自动机造成的个性 差异不足问题;同时避免了单纯使用多智能体模型产生的 计算复杂性以及不能充分体现人群移动的宏观性等问题。 一33】一 万方数据 图4体力值对疏散行为的影响 图5恐慌度对疏散行为的影响表1两种模型仿真结果比较 模型名称一般CA模型 本文模型 4结论 将多智能体系统和元胞自动机模型相结合,本文提出了 一种基于多智能体和元胞自动机的人群疏散模型,此模型较 好地体现了人群疏散过程中的真实行为,验证了模型的逼真 性和有效性,为科学合理分析人群疏散行为提供了一定的参 考意义。当然,本文的模型进行了一些适当的简化和假设, 从而对模型的逼真性产生一定的影响。将来可以通过大量 实验以及实际数据对比,对模型进行改进和完善。另外本文 一332一 没有对边界或出口的条件对行人疏散产生的影响进行分析 这些都为下一步的研究提供了方向。 参考文献: DrrIlalmann,sRaupp Mu啪.cmwd Simulalion[M].sp^nger, kndon.2007:1—35. [2]段晓东,王存睿,刘向东.元胞自动机理论研究及其仿真应用 [M].北京:科学出版社,2012:8—35. zhousuipi“g,el a1.cmwd modeli“g a11d simIllation technolo西es [J].T瑚sactions modeling柚dcomputer simulaIion,2010,20 (4):20—20. AKirchner,eta1.Role noorneld cellular auto. mation model pedes晡andyn帅ics[c].In.Proc.2nd Intema tional Conference Pedestrians蛐dEvacuation Dyn啪ics,kn— don.2003:5l一62. [5]孟晓静,杨立中,李健.基于元胞自动机的城市区域火蔓延概 率模型探讨[J].中国安全科学学报,2008,18(2):28—33. [6]李晓娜,孙立博,秦文虎.虚拟人群仿真的路径规划新算法 [J].东南大学学报,201l,41(2):420—424. 马坤.刘厚泉.基于规则模型的人群运动模拟[J].计算机科学与技术,2011一05—06. Jvanden Berg,et a1.Reciprocal n—body collision avoidce[c] Intemational Symposi啪on Robotics R嘲aIch,Springer,2009: 241—248. 樊彦国,胡振琪.面向对象的有限空间内人群流动CA模型[J].计算机工程,2006,32(22):181—183. [10]杨立中,等.基于元胞自动机的火灾中人员逃生的模型[J]. 科学通报,2002,47(12):896—901. [作者简介] 刘全平(1982一),男(汉族),湖南省益阳市人,硕士 研究生,主要研究方向为系统仿真,虚拟人群; 梁加红(1959一),男(汉族),湖南省平江人,教授, 博士,博士生导师,主要研究方向为系统仿真、复杂 系统控制、社会仿线一),男(汉族),安徽阜阳人,博士研究生,主要研究方 向为系统仿真,人群行为建模; 付跃文(1986一)男(汉族),黑龙江哈尔滨人,博士研究生,主要研究 方向为虚拟现实、虚拟人运动生成及控制。 万方数据

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