基于Multi-Agent教学楼疏散建模与路径优化

散Р 者的心理状态及反应;同时由于不是通过计算机模拟,无法客观评价疏散者的Р 路径选择,也导致无法对个体进行路径优化分析。Р 1.2.2 Multi-Agent 疏散模型Р 在真实紧急状况下,疏散人员所表现出来的行为、应急心理、决策各不相Р 同,并贯穿整个突发事件,很多特征和因素都难以量化和模拟。因此,如何综Р 合考虑各种因素,设计出呈现人员疏散过程的计算机仿真软件是各国学者致力Р 研究开发的对象,而建立一个贴近实际场景下的人员疏散模型是评价一个仿真Р 软件是否合理的重要指标。多智能体模型用于模拟个体行为,能有效的将复杂Р 环境中个体的相关特性呈现出来,与其他模型相比能更好的模拟显示疏散。Р 1986 年,MinSky 首先提出了智能体(Agent)概念,他认为利用具有智能Р 特征的个体 Agent,通过 Agent 之间的相互作用和信息交流可以解决一些问题。Р 随着计算机仿真技术的推广,智能体模型被人工智能、通信网络等领域的研究Р 者所重视,而智能体模型也逐渐运用到疏散仿真中,抽象出疏散中的主体(人Р 员)进行建模,称作“Multi-Agent 模型”。Р 多智能体(Multi-Agent)模型是一个自上而下的系统模型,通过模拟个人Р 行为,建立 Agent 之间的交互规则,虚拟一个社会系统。虽然该模型比元胞自动Р 机模型、格子气模型、社会力模型等其他模型计算量复杂,但是它可以定义每Р 个行人不同的行为特征,从而极大的降低了模拟多样化人员的难度。在应急疏Р 散中,该模型对疏散个体的行为属性进行建模,而非人群。基于多智能体的疏Р 散仿真模型中,疏散人员可以形象的用 Agent 来模拟,一方面每个 Agent 都可以Р 带有自己的特征,比如大小、运动方向、运动速度、位置、角色地位等,同时Р 还可以感知周围的疏散环境,并对环境中发生的变化能够及时做出反应,力求Р 4 Р万方数据