基于多智能体的地铁车站行人疏散仿真及其内部设施布局优化
基于EVACNET4的地铁车站人员疏散模拟研究
基于EVACNET4的地铁车站人员疏散模拟研究作者：吕傲冰等来源：《价值工程》2015年第14期摘要：以典型的岛式地铁车站为背景，设定了两种疏散场景，使用EVACNET4车站内发生紧急情况下的人员疏散进行了模拟，并将结果与规范计算所得结果进行比对。
根据模拟结果，分析了车站内相关设施对于人员疏散的影响，并在此基础上提出相关建议。
为地铁运营管理进一步完善疏散策略提供参考依据。
Abstract： Taking the typical island-style subway station as background， this paper set two evacuation scenarios， used the EVACNET4 for the simulation of personnel evacuation of station under an emergency， and compared the results with the results calculated through specification. According to the simulation results， the impact of related facilities within the station for the evacuation is analyzed， and recommendations are made on this basis， to provide reference for further improving the evacuation strategy in subway operations management.关键词：地铁车站；人员疏散；瓶颈路径；数值模拟；EVACNET4Key words： subway station；personnel evacuation；bottleneck path；numerical simulation；EVACNET4中图分类号：U231 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）14-0230-030 引言为解决日益突出的交通拥堵问题，我国各城市开始积极开展城市轨道交通的建设。
基于数值仿真的地铁站人员疏散
通 的优 先 发 展 项 目 。北 京 市 目前 地 铁 线 路 长 度 已 达 ３ ９ ３ ｋ ， ２２ ｍ 到 ０ ０年 将 达 到 ８ ０ ｋ ５ ｍ。地 铁 站 若 发 生 火 灾 等 突 发 事 故 ， 群 疏 散 困难 、 援难 度 大 ， 有 较 大 的 风 险 ， 人 救 具 这
பைடு நூலகம்
管 理措 施 的 意 义 不 大 。 因 此 ， 者 采 用 数 值 仿 真 方 法 对 笔
随着 城 市交 通 问 题 日益 突 出 ， 铁 成 为 城 市 公 共 交 地
地 铁 站 疏 散 进 行 研 究 。疏 散 模 型 分 为 经 验 公 式 、 网 格 粗 模 型 和 细 网格 模 型 。三 种模 型 中 细 网 格 模 型 能 较 好 地 模 拟 人员 的 各 种 行 为 ，笔 者 采 用 Ｂ ｉ ｉｇ ＯＤＵＳ细 网 格 ｕｌ ｎ ＥＸ ｄ
Ｃｏ ｐａ ｄ，Ｓｈａ ｇｈａ ００ ０， ｍ ｎｙ Ｌｔ ｎ ｉ２ １２ Ｃｈｉ ） ｎａ Ａｂ ｔａｃ ： ｃ ｉ ｇ ｓ ｒ ｔ Ｆｏ ｕｓｎ ｏｎ ｏｍ ｅ ｆｉ ｕ ｔ ｉｅ ｒ ｅ ｔｏ ｉｓ ｓ ｏｒ ｓ ｄｉｆｃ ｌ ｆｒ ｐ ｏｔ ｃ ｉｎ ｓ ｕｅ ｆ ｌ ｇｅ ｐｕ ｉ ｂｕ ｌ ｎｇ ａｒ ｂｌｃ ｉｄｉ ｓ， ｓ ｍ ｅ ｏ ｎｅ ｗ ｏ ｎｉｎｓ ｅ ｅ ｒ ｏｓ ｄ ｐｉ ｏ ｗ ｒ ｐ ｏｐ ｅ ａｃ —
三 是 大 堂 。 高 层 塔 楼 中 的 办 公 大 堂 、 店 大 堂 、 会 酒 宴 厅 前 厅 等 跨 越 几 层 的通 敞 空 间 ， 不 能 视 为 准 安 全 区 。 也
建筑： 防火 设计
基 于数 值 仿 真 的地 铁 站 人 员 疏 散
基于社会力模型的地铁车站应急疏散仿真分析
基于社会力模型的地铁车站应急疏散仿真分析地铁车站是城市重要的交通枢纽，每天都有大量的乘客在车站进出，因此车站的安全疏散是一个非常重要的问题。
为了提高车站的应急疏散能力，利用仿真分析的方法对车站的疏散情况进行评估和优化具有重要意义。
社会力模型（Social Force Model，简称SFM）是一种用于模拟人群运动行为的经典模型，它基于人与周围环境以及其他人的相互作用力来描述人群的运动。
在地铁车站疏散仿真分析中，我们可以借助SFM模型来模拟车站中乘客的行为和运动。
我们需要对车站进行建模。
车站可以通过图形来表示，每个区域都可以被划分为一个个小的方格。
每个方格可以表示一个具体的区域，例如过道、安检口、闸机等。
每个方格可以设置一个容量参数，表示该区域可以容纳的最大人数。
我们需要确定模拟中的行为规则。
根据实际情况，我们可以设定一些行为规则，例如乘客从站台进入过道时需要排队，乘客在闸机前需要刷卡等。
这些行为规则可以通过编程语言来实现，并作为惯性力和社会力的参数输入到SFM模型中。
然后，我们需要设定仿真的初始状态。
初始状态包括车站中的乘客数量和位置分布。
可以根据车站的实际情况，确定乘客的数量，并按一定的概率分布在各个区域。
初始状态的设定将直接影响到仿真结果的准确性。
我们可以运行仿真模型，观察车站中乘客的运动轨迹和疏散情况。
通过对仿真结果的分析和统计，我们可以评估车站的疏散能力，并对车站的设计和布局进行优化。
需要注意的是，SFM模型是一种简化的模型，它并不能完全精确地描述车站中乘客的行为和运动。
在仿真分析过程中需要充分考虑实际情况，并结合实地调查和观察结果进行修正和优化。
基于社会力模型的地铁车站应急疏散仿真分析是一种有效的方法，可以帮助我们评估和优化车站的疏散能力。
通过利用仿真模型，可以更好地理解车站中乘客的运动行为，并根据仿真结果提出改进建议，从而提高车站的安全性和效率。
基于Pathfinder的地铁车站行人疏散仿真研究
ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｃ ｅ ．Ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ａ ｇ ｅ ｎ ｔ
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基于多智能体路径规划的人员疏散模拟研究
基于多智能体路径规划的人员疏散模拟研究随着经济的发展，城市不断地扩张，城市人口也越来越多。
城市规划建设时，应该考虑到人员疏散问题。
人员疏散是指在紧急情况下，人们有序、快速、安全地离开受威胁区域。
在学术研究和工业安全管理中，人员疏散模拟问题一直是一个重要的研究领域。
在这方面，多智能体路径规划已经被应用到了人员疏散模拟中。
一、人员疏散模拟研究的意义人员疏散模拟研究是保护生命财产安全的必要手段。
人员疏散模拟可以帮助预测在紧急情况下人员的疏散情况，指导人员疏散工作的组织和实施，提高人员疏散逃生的效率和安全性。
不仅可以大大减少灾害事故的严重程度，也可以帮助救援人员更好地理解和掌握救援的难点，以及设定针对性的救援方案。
二、多智能体路径规划的基础多智能体系统（Multi-agent system, MAS）是由多个独立的节点所组成的一个系统，从而能够实现分布式计算、并行计算等功能。
多智能体路径规划就是指研究如何在多智能体系统中进行路径规划，以实现协同任务。
多智能体路径规划在机器人领域有着广泛的应用，如物流管理、无人机巡航和环境探测等。
三、多智能体路径规划在人员疏散中的应用多智能体路径规划在人员疏散中的应用是将多智能体系统中的节点看作人员，在此基础上考虑最优的人员疏散路径。
在疏散过程中，人员疏散路径需要同时满足以下要求：1.疏散路径长度尽可能短；2.人员之间不能相遇或碰撞；3.遵循疏散指引。
一些研究将多智能体路径规划应用于大规模人员疏散模拟，通过预先设置疏散路线和逃生计划，以人员疏散效率、疏散时间和安全性为最终评估指标，对不同的人员密度、疏散路线和建筑物结构等情况下疏散效果进行仿真模拟研究，并从实验数据的有效性、数据可视化等方面进行深入探讨研究。
基于多智能体路径规划的人员疏散模拟在实践中已取得一定的成果。
在研究中，使用了多智能体系统技术，对不同规模的建筑物进行布置，设置了多个道路，在模拟中真实地表达了人们的行为与决策。
基于Massmotion_的城市轨道交通车站客流应急疏散仿真
智能交通NO.07 202317智能城市 INTELLIGENT CITY 基于Massmotion的城市轨道交通车站客流应急疏散仿真王岩1寇立明2蒋远伟2（1.林同棪国际工程咨询（中国）有限公司，重庆 400000；2.重庆城市交通研究院有限责任公司，重庆 400000）摘要：城市轨道交通车站是一个相对封闭的、大客流聚集的狭小空间区域，突发事件下的应急疏散方案对保障乘客生命财产安全至关重要。
文章拟采用Massmotion行人仿真软件对轨道车站客流疏散方案进行建模仿真，通过对突发事件下客流疏散密度、乘客走行速度及车站应急设备疏散能力等特征进行分析，实现对应急疏散方案是否合理、高效的评估，以重庆轨道交通3号线四公里车站为例，进行车站客流应急疏散方案分析。
关键词：城市轨道交通；应急疏散；模拟仿真中图分类号：U293.1文献标识码：A文章编号：2096-1936（2023）07-0017-03DOI：10.19301/ki.zncs.2023.07.006轨道交通的出行高峰、大客流聚集特征显著，轨道车站的客流疏散布局方案对轨道站点的客流承载能力、运行效率和安全保障至关重要。
因此研究城市轨道车站突发事件下客流应急疏散的特点，制订有效应急疏散方案是重要的研究命题。
近年来，行人应急疏散研究得到了国内外学者的广泛关注。
Song等[1]模拟了较大客流密度的地铁列车火灾案例，并进行仿真研究，比较必须疏散时间和可用疏散时间，预测安全疏散分布。
严晓龙等[2]介绍了涉及群体行为的社会心理学研究，应急疏散仿真研究的现状，对未来的研究方向做了展望。
汪蕾等[3]对社会力模型进行了改进，使突发事件下大规模行人模拟更真实。
随着计算机仿真技术的快速发展，越来越多的学者通过仿真软件对行人应急疏散进行研究。
姜卉等[4]在疏散行为及仿真模型的基础上，根据城市应急疏散的实际需要，提出应急疏散的研究应围绕智能仿真技术展开。
许慧等[5]对AnyLogic仿真疏散时间和规范计算的疏散时间进行了比较和分析。
多危险源下的地铁站内人员疏散仿真路径规划方法及系统
多危险源下的地铁站内人员疏散仿真路径规划方法及系统地铁站内人员疏散是保障公众安全的重要环节之一、为了应对多种危险源，需要设计一种高效的路径规划方法及系统，能够通过仿真模拟地铁站内人员的疏散过程，保证人员安全迅速地撤离危险区域。
以下是一种基于多危险源的地铁站内人员疏散仿真路径规划方法及系统。
1.数据整理与建模首先，需要对地铁站内的建筑结构、出入口位置、人员分布等进行数据整理与建模。
可以使用地铁站平面图及相关数据进行建模，并将之转化为计算机可识别的数据格式。
2.危险源标记与评估根据实际情况，对可能存在的多种危险源进行标记，例如火灾、煤气泄漏、恐慌等。
通过对危险源的评估，可以确定其对地铁站内人员疏散的影响范围及时效性。
3.人员行为建模不同的危险源可能导致地铁站内人员表现出不同的行为模式。
例如，火灾会导致人员倾向于远离火源，而恐慌状态下的人员可能会出现逃散路径选择不合理等行为。
通过分析历史数据及专家判断，可以建立相应的人员行为模型。
4.路径规划算法设计基于建模步骤中获得的数据及行为模型，可以设计路径规划算法。
算法应能根据疏散效率、最短路径、通道容量等因素为每个人员选择最佳逃生路径。
可以使用启发式算法，如A*算法，来寻找最优路径。
5.路径仿真与优化将路径规划算法与地铁站内建筑结构、人员分布等数据进行整合，进行路径仿真。
通过人员的模拟行走过程，可以评估路径规划方法的合理性与效果。
根据仿真结果，可以对路径规划方法进行优化，以提高疏散效率和人员安全性。
6.实时监控与应急响应开发一个地铁站内人员疏散仿真路径规划系统，可以实时监控地铁站内的人员分布和危险源情况，并随时更新路径规划算法。
在发生紧急情况时，系统能够迅速响应，为疏散人员提供实时的最佳路径指引和相应的指令。
总之，多危险源下的地铁站内人员疏散仿真路径规划方法及系统需要对地铁站内的建筑结构、危险源、人员行为等进行综合考虑，并设计合理的路径规划算法。
通过路径规划的仿真模拟，能够提高地铁站内人员疏散的效率和安全性。
多危险源下的地铁站内人员疏散仿真路径规划方法及系统
多危险源下的地铁站内人员疏散仿真路径规划方法及系统地铁站内的人员疏散是一项紧急且重要的任务。
为了保障乘客的安全，研究人员提出了一种基于仿真路径规划的方法及系统，以应对地铁站内的多个危险源。
首先，我们需要对地铁站内的布局和危险源进行建模。
使用建筑信息模型（BIM）等技术，将地铁站的结构和设施进行数字化表示，并标记出可能的危险源，如火灾、爆炸等。
同时，还需考虑人员密度、出入口通道的位置和数量等因素。
接下来，我们可以使用仿真软件来模拟人员疏散的情况。
通过运用人群行为仿真模型，可以模拟不同情况下的人员流动，并生成人员在地铁站内移动的路径。
仿真软件还可以考虑人员的移动速度、紧急疏散时的行为变化等因素，以更真实地模拟实际情况。
在路径规划方面，我们可以利用图论和优化算法来找到最短路径或最安全的路径。
首先，将地铁站内的各个部分和通道表示为图的节点，将它们之间的连接表示为边。
然后，将危险源与其他部分的连接设置为高风险区域，其对应的边设定一个较大的权重。
接下来，可以使用最短路径算法，如迪杰斯特拉算法或A*算法，来找到人员从起点到终点的最短路径。
在疏散过程中，可能会出现多个危险源需要同时应对的情况。
这时，可以将多个危险源的疏散路径进行集成，形成一个整体的疏散方案。
通过综合考虑不同危险源的紧迫程度、影响范围等因素，可以确定最佳的疏散路径。
可以使用线性规划、进化算法等方法进行路径的优化和调整。
总结起来，地铁站内人员疏散仿真路径规划方法及系统包括地铁站内布局和危险源的建模，人员疏散的仿真模拟，以及最短路径算法和危险源的集成路径规划。
这样的方法与系统可以帮助地铁站提前做好应急准备，及时疏散乘客，保障乘客的生命安全。
多危险源下的地铁站内人员疏散仿真路径规划方法及系统
多危险源下的地铁站内人员疏散仿真路径规划方法及系统
地铁站疏散仿真路径规划方法及系统是一种应用于地铁系统疏散场景下的动态规划方案，它能够根据地铁站实时变化的场景条件，及时分析与选择最经济有效、危险较小的疏散路径，并将路径信息提供给仿真平台以进行仿真。
基于以上需求，我们提出了基于多危险源及实时空间配置的地铁站疏散仿真路径规划方法及系统。
该方法主要包括四部分：仿真场景输入、地铁站疏散路径重新安排、疏散路径结果展示和仿真实施。
首先，在仿真场景输入中，根据地铁站原有布局及实际场景情况，输入建筑物的节点坐标和楼层数，及隧道入口所在的位置，以及实时植入的火灾和污染源信息等多危险源场景参数，作为后续拓扑优化及疏散路径重新布局的依据。
然后，在地铁站疏散路径重新安排中，将基于路径规划算法分析仿真平台中隧道信息，重新计算疏散场景中的最优疏散路径信息，并将路径信息返回给仿真平台。
紧接着，在疏散路径结果展示中，通过图形界面展示重新安排后的疏散路径规划，为后续仿真实施提供结果展示和决策参考。
最后，在仿真实施中，仿真平台以丰富的仿真功能，模拟实际地铁站疏散场景中的真实状况，并根据系统分析和规划的最优路径及疏散任务，合理有序的实施疏散任务。
总之，本文提出的基于多危险源的地铁站疏散仿真路径规划方法及系统，能够及时分析与选择最有效的疏散路径，模拟实施疏散任务，有助于进一步完善地铁疏散工作，从而更好地保证乘客的安全。
基于Multi—agent的地铁站内人群应急疏散交互研究
ｐ ｏ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｏ ｆ ｈ ｕ ｇ ｅ ｓ ｅ ｃ ｕ ｉ ｒ ｔ ｙ ｒ ｉ ｓ ｋ，ｅ ｍｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｙ ｅ ｖ ａ ｃ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｏ ｕ ｌ ｄ ｔ ｏ ｂ ｅ ｑ ｕ ｉ ｃ ｋ ｌ ｙ ｏ ｒ ｇ ａ ｎ ｉ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ａ ｖ ｏ ｉ ｄ ｇ ｒ ｅ ａ ｔ ｃ ａ ｓ ｕ ａ ｌ ｔ ｉ ｅ ｓ ｏ ｎ ｃ ｅ ａ ｉ ｆ ｒ ｅ ｈ ａ ｐ ｐ ｅ ｎ ｅ ｄ ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｔ ｈ ｅ ｓ ｕ ｂ ｗａ ｙ ｉ ｓ ｏ ｎ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｔ ｒ ｍｅ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｐ ｅ ｏ ｐ ｌ ｅ ’ Ｓ ｄ ａ ｉ ｌ ｙ ｔ ｒ ａ ｖ ｅ １ ． Ａｓ ａ ｃ ｒ ｏ ｗｄ ｅ ｄ ｐ ｌ ａ ｃ ｅ ，ｓ ｕ ｂ ｗａ ｙ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ａ ｖ ｅ ａ
，
陈迎 欣
黑龙江 哈尔滨 １ ５ ０ ０ ２ ８ ）
（ 哈尔滨商业大学管理学 院
摘
要
地铁 是人们 日常 出行 的重要交通工具之 一， 地铁 站作 为人员密集场所， 潜藏着 巨大 的安全隐患 ， 员伤 亡。提 出领 导者、 普通者和惊慌者 三种 Ａ ｇ ｅ ｎ ｔ ， 构 建 了多 Ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 交互协作 模型 ， 以某地铁 站为 仿真 空 间对象， 采用 Ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎ ｇＥ Ｘ Ｏ Ｄ Ｕ Ｓ平 台对模 型进 行仿真。仿真结果表 明： 疏散 中各角色群体 的交互 ， 尤 其是领 导者 Ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 的引导和协调
ｃ ｏ ｌ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｏ ｄ ｅ １ ．Ａ ｓ ｕ ｂ ｗ ａ ｙ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ．Ｗｅ ａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ Ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎ ｇ Ｅ Ｘ Ｏ Ｄ Ｕ Ｓ ｔ ｏ ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ
《基于LEGION仿真技术的城市轨道交通换乘车站大客流疏运组织研究》范文
《基于LEGION仿真技术的城市轨道交通换乘车站大客流疏运组织研究》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，其换乘车站的客流量日益增大。
如何有效地组织大客流疏运，提高换乘效率，成为城市交通规划和管理的重要课题。
本文以LEGION仿真技术为研究工具，对城市轨道交通换乘车站的大客流疏运组织进行深入研究，以期为城市交通管理部门提供科学、有效的管理策略。
二、研究背景及意义随着城市人口的不断增长和经济的快速发展，城市交通压力日益增大。
城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，其换乘车站的客流量巨大。
大客流疏运组织的合理性直接影响到城市交通的畅通和乘客的出行效率。
因此，研究基于LEGION仿真技术的城市轨道交通换乘车站大客流疏运组织，对于提高城市交通管理水平、优化交通组织、缓解交通拥堵具有重要意义。
三、LEGION仿真技术概述LEGION是一款专业的仿真软件，可以模拟各种复杂环境下的行人流动和交互行为。
在城轨交通领域，通过LEGION仿真技术，可以真实地模拟出城市轨道交通换乘车站的客流流动情况，为管理者提供科学的决策依据。
疏运组织研究（一）仿真模型的建立首先，根据实际换乘车站的布局、设施设备、客流特性等，建立LEGION仿真模型。
模型应包括车站的进出站口、站台、扶梯、楼梯、售票处、检票口等设施设备，以及乘客的行走路径、行为习惯等。
（二）仿真实验及结果分析通过LEGION仿真软件进行仿真实验，模拟不同时段、不同方向的客流情况，分析车站的客流流动特性、拥堵点、乘客的行走路径等。
根据仿真结果，可以找出车站疏运组织的瓶颈和问题。
（三）疏运组织优化策略根据仿真结果，提出疏运组织优化策略。
例如，优化进出站口的设计，增加扶梯和楼梯的数量和宽度，优化售票和检票系统的布局，调整站台布局等。
同时，还可以通过调整运营策略，如增加列车班次、调整列车运行间隔等，提高疏运效率。
五、案例分析以某城市轨道交通换乘车站为例，运用LEGION仿真技术进行大客流疏运组织的模拟和分析。
基于社会力模型的地铁车站应急疏散仿真分析
基于社会力模型的地铁车站应急疏散仿真分析地铁作为城市公共交通的重要组成部分，承载着大量乘客的出行需求。
由于种种原因，地铁车站发生紧急情况的可能性并不低，如火灾、恐怖袭击、地震等，这时地铁车站的应急疏散工作显得尤为重要。
为了更好地应对紧急情况，利用仿真技术进行地铁车站应急疏散分析已经成为一种有效的手段。
本文将基于社会力模型对地铁车站应急疏散进行仿真分析，探讨其在实际应用中的作用。
一、社会力模型介绍社会力模型是一种基于人类社会行为规律的仿真模型，它模拟了人类在面对紧急情况时的行为特征。
社会力模型的核心思想是将人群中每个个体都看作是一个受力的物体，个体之间相互作用产生的力被建模为社会力。
通过对社会力的建模，可以模拟出人群在紧急情况下的行为规律，包括行人的移动轨迹、避让行为、拥挤状况等。
二、地铁车站应急疏散分析1. 地铁车站人流特点地铁车站作为交通枢纽，每天都承载着大量的客流。
在高峰时段，地铁车站的客流量甚至会达到高峰。
由于地铁车站空间有限，并且存在着通道、闸机等瓶颈，一旦发生紧急情况，地铁车站的疏散工作将会面临巨大的挑战。
对地铁车站应急疏散进行仿真分析具有重要的意义。
2. 社会力模型在仿真分析中的应用基于社会力模型进行地铁车站应急疏散分析，可以对人群的行为特征进行建模，模拟出紧急情况下人群的移动轨迹、拥挤状况等。
通过仿真分析可以得出人群疏散的时间、路径、拥挤程度等关键参数，为地铁车站的疏散工作提供科学依据。
3. 仿真分析的结果三、实际应用意义地铁车站应急疏散仿真分析基于社会力模型的实际应用意义十分重大。
它可以帮助地铁管理部门评估地铁车站在紧急情况下的应急疏散能力，发现疏散难点和薄弱环节，为优化地铁车站布局、改进疏散通道、提升应急响应能力提供依据。
它可以帮助地铁工作人员进行应急演练和培训，提高他们在紧急情况下的操作水平和应对能力。
它可以提高地铁乘客的安全意识和自救能力，使他们在紧急情况下能够冷静应对，减少人员伤亡和财产损失。
基于多智能体系统的城市交通仿真与优化
基于多智能体系统的城市交通仿真与优化城市交通是现代城市生活中必不可少的重要组成部分，也是城市化进程中面临的重要挑战之一。
为了应对城市交通拥堵、环境污染等问题，人们需要通过科技手段进行交通运行的优化和管理。
而基于多智能体系统的城市交通仿真与优化正是为了解决这一问题而出现的新兴领域。
多智能体系统是指由多个具有独立思考和决策能力的智能体组成的系统。
在城市交通中，每个车辆、每个交通信号灯、每个行人都可以视为一个智能体。
这些智能体之间通过相互通信、协作和竞争，共同构建了一个复杂的交通系统。
基于多智能体系统的城市交通仿真与优化旨在通过模拟这个系统的运行，分析交通流量、车辆行驶路线、交通信号灯控制等因素，以求获得更好的交通运行效果。
在进行城市交通仿真与优化时，需要先收集城市交通的相关数据，包括车流量、车速数据、道路拓扑结构等。
这些数据可以通过传感器、摄像头、GPS等设备获得。
然后，利用这些数据来构建交通仿真模型。
仿真模型可以包括车辆模型、道路模型、交通信号灯模型等。
通过对这些模型的建立和运行，可以模拟出城市交通的运行情况。
基于多智能体系统的城市交通仿真与优化的关键是智能体的行为建模与决策。
智能体可以根据当前的交通情况和自身的目标进行决策，包括选择合适的行驶路线、选择合适的行驶速度、选择合适的车道等。
这些决策可以通过各种算法和技术来实现，如基于规则的决策、基于机器学习的决策、基于强化学习的决策等。
通过智能体之间的交互和合作，可以优化整个交通系统的运行效果。
城市交通仿真与优化的最终目标是提高交通系统的运行效率、降低交通拥堵和环境污染。
通过模拟和优化城市交通系统，可以研究不同的交通场景和交通改进方案，探索最佳的交通组织方式。
通过优化信号灯控制、调整交通流量分配、提高车辆行驶效率等手段，可以减少车辆延误、缓解交通拥堵，为市民提供更加便捷、高效的出行体验。
此外，基于多智能体系统的城市交通仿真与优化还可以应用于交通规划、交通政策的制定等方面。
基于多智能体系统的交通仿真模型研究
基于多智能体系统的交通仿真模型研究随着城市化的不断加速和交通流量的不断增加，交通问题变得越来越突出。
如何实现城市交通的优化和智能化成为了人们研究的重点。
多智能体系统（Multi-Agent Systems，MAS）是一种新的研究方法，能够模拟复杂的交通系统，针对交通问题提供科学的解决方案。
在这篇文章中，我们将讨论基于MAS的交通仿真模型的研究进展，以及如何利用MAS优化城市交通。
一、MAS在交通仿真中的应用MAS是一种模拟复杂系统的方法，它可以将系统视为由众多智能体组成的网络，智能体之间可以相互通信和协调。
在交通仿真中，交通系统可以被视为由各种智能体组成的网络。
例如，汽车、公交车、行人等可以被视为独立的智能体。
每个智能体都有自己的行为规则和目标，同时也可以与周围的其他智能体进行交互。
这种交互行为会影响智能体的行为，从而影响整个交通系统。
MAS可以实现高度逼真的交通仿真。
它可以从交通系统中采集数据，然后通过模拟交通流量，预测交通拥堵、交通事故等问题。
通过这些预测，我们可以对交通流量进行优化和规划。
二、MAS的交通规划优化方法对于城市交通系统而言，交通拥堵和交通事故是两个最严重的问题。
利用MAS，我们可以开发出一些规划优化方法，以减轻交通拥堵和预防交通事故。
2.1 动态交通流控制传统的交通管制通常使用静态的控制算法，例如交通信号控制、限速等。
但是，这些算法只能适应某些场景，而无法适应变化的车流量。
利用MAS，我们可以开发出一些动态的交通流控制算法。
这些算法可以实时根据车流量进行调整，有效减少拥堵和交通事故。
2.2 自适应路线规划传统的路线规划方法通常是根据最短路径或最优距离进行计算。
但是，这种方法忽视了交通流量的分布，导致道路拥堵和交通事故。
利用MAS，我们可以开发出自适应的路线规划算法。
这种算法通过实时监测车流量和交通情况，为驾驶员提供最佳路线，从而减少拥堵和交通事故。
2.3 交通信号灯优化传统的交通信号灯控制通常采用定时控制方式，这种方式无法适应变化的车流量导致很容易造成拥堵。
《2024年基于LEGION仿真技术的城市轨道交通换乘车站大客流疏运组织研究》范文
《基于LEGION仿真技术的城市轨道交通换乘车站大客流疏运组织研究》篇一一、引言随着城市轨道交通网络的不断发展，城市中大量的通勤者和乘客开始依赖于地铁和轻轨等轨道交通系统进行日常通勤和出游。
特别是在交通换乘车站，人流密度高，对疏运组织的合理性和高效性提出了极高的要求。
为更好地理解和解决这一问题，本研究利用先进的LEGION仿真技术，对城市轨道交通换乘车站大客流疏运组织进行深入分析，并提出合理的改进建议。
二、LEGION仿真技术及其在城市轨道交通中的应用LEGION仿真技术是一种基于计算机模拟的先进技术，能够精确模拟人流、物流等动态系统的运行过程。
在城市轨道交通中，通过LEGION仿真技术可以模拟出换乘车站的客流分布、流动规律以及拥堵情况，为制定有效的疏运组织策略提供依据。
三、换乘车站大客流疏运组织的现状与问题目前，许多城市的轨道交通换乘车站面临着大客流疏运的问题。
主要表现为：1. 换乘效率低：乘客在换乘过程中，由于导向不明确、换乘设施不足等原因，导致换乘效率低下。
2. 拥堵严重：在高峰时段，部分换乘车站出现严重拥堵，影响乘客的出行体验和效率。
3. 疏运组织不合理：部分车站的疏运组织未能根据客流变化进行动态调整，导致疏运效率低下。
四、基于LEGION仿真技术的疏运组织研究为解决上述问题，本研究采用LEGION仿真技术对城市轨道交通换乘车站的疏运组织进行模拟和优化。
具体步骤如下：1. 建立模型：根据换乘车站的实际布局和设施情况，建立LEGION仿真模型。
2. 模拟客流：根据历史数据和预测数据，模拟出不同时段、不同方向的客流情况。
3. 分析问题：通过仿真结果，分析换乘车站的拥堵点、瓶颈等问题。
4. 制定策略：根据分析结果，制定合理的疏运组织策略，如优化导向标识、增加换乘设施、调整班次等。
5. 验证策略：将制定的策略再次进行仿真验证，评估其效果和可行性。
五、研究结果与建议通过LEGION仿真技术的分析和优化，我们得出以下结论和建议：1. 优化导向标识：在换乘车站设置清晰的导向标识，引导乘客快速找到目的地。
《基于LEGION仿真技术的城市轨道交通换乘车站大客流疏运组织研究》范文
《基于LEGION仿真技术的城市轨道交通换乘车站大客流疏运组织研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快，城市轨道交通作为缓解城市交通压力的重要手段，其换乘车站的客流量日益增大。
如何有效地组织大客流疏运，成为城市轨道交通运营管理的关键问题。
本文基于LEGION仿真技术，对城市轨道交通换乘车站的大客流疏运组织进行研究，旨在为实际运营提供理论支持和优化建议。
二、研究背景及意义城市轨道交通换乘车站是城市交通网络的重要节点，承担着大量乘客的集散和换乘任务。
然而，大客流往往导致车站拥挤、乘客滞留，甚至影响轨道交通的正常运营。
因此，研究大客流疏运组织具有重要的现实意义。
LEGION仿真技术作为一种先进的交通仿真工具，可以真实地模拟乘客在轨道交通车站的行为和交互过程，为疏运组织的优化提供有力的支持。
因此，本研究将LEGION仿真技术应用于城市轨道交通换乘车站的大客流疏运组织研究，旨在提高车站的疏运效率，提升乘客的出行体验。
三、研究方法及数据来源本研究采用LEGION仿真技术，结合实际车站的布局、设施设备、客流特点等数据，建立仿真模型。
通过模拟不同场景下的大客流疏运过程，分析车站的疏运效率、乘客的出行行为等指标，为疏运组织的优化提供依据。
数据来源主要包括以下几个方面：一是车站的布局和设施设备数据，通过实地调查和收集资料获得；二是客流数据，通过历史数据和问卷调查等方式获取；三是仿真软件的数据输出，用于分析仿真结果。
四、仿真结果分析通过LEGION仿真软件，我们得到了不同场景下的大客流疏运过程模拟结果。
分析结果表明，在高峰时段，车站的疏运效率受到多种因素的影响，包括车站布局、设施设备、乘客出行行为等。
其中，设施设备的布局和数量对疏运效率的影响最为显著。
此外，乘客的出行行为也会对疏运效率产生影响，如乘客的路径选择、等待心理等。
针对这些结果，我们进一步分析了不同疏运组织方案的效果。
通过对比分析，我们发现，优化设施设备的布局、增加关键节点的通行能力、引导乘客选择高效路径等措施，可以有效提高车站的疏运效率。
《基于LEGION仿真技术的城市轨道交通换乘车站大客流疏运组织研究》范文
《基于LEGION仿真技术的城市轨道交通换乘车站大客流疏运组织研究》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市轨道交通作为解决城市交通问题的有效手段，其换乘车站的客流量日益增大。
如何有效地组织大客流疏运，提高轨道交通的运输效率和服务水平，成为当前研究的热点问题。
本文基于LEGION仿真技术，对城市轨道交通换乘车站的大客流疏运组织进行研究，旨在为实际运营提供理论支持和优化建议。
二、研究背景及意义城市轨道交通换乘车站作为城市交通的重要节点，其疏运能力直接影响到整个城市交通网络的运行效率。
随着城市经济的发展和人口的增长，轨道交通换乘车站的客流量呈现出持续增长的趋势。
大客流疏运组织的优化对于提高轨道交通的运输效率、减少乘客的出行时间和成本、提高服务质量具有重要意义。
三、LEGION仿真技术应用LEGION是一款用于模拟人群行为的仿真软件，可以有效地模拟城市轨道交通换乘车站的客流情况。
本文采用LEGION仿真技术，对换乘车站的客流进行模拟，分析客流的流动特性、瓶颈区域和疏运瓶颈等问题。
通过仿真实验，可以获取大量数据，为后续的疏运组织优化提供支持。
四、换乘车站大客流疏运组织现状及问题分析目前，城市轨道交通换乘车站的大客流疏运组织存在以下问题：一是客流分布不均，部分区域客流过于集中；二是疏运设施不完善，如扶梯、楼梯等设施的数量和布局不合理；三是乘客行为复杂，如乘客的进出站、换乘等行为存在不确定性。
这些问题导致了换乘车站的疏运效率低下，影响了乘客的出行体验。
五、基于LEGION仿真技术的疏运组织优化研究（一）建立仿真模型本文利用LEGION软件建立换乘车站的仿真模型。
模型中包括车站的建筑结构、设施布局、客流特性等因素。
通过设定不同的参数和条件，模拟不同情况下的客流情况。
（二）仿真实验及数据分析通过仿真实验，获取大量关于客流流动、瓶颈区域、疏运时间等方面的数据。
分析这些数据，可以找出疏运组织中存在的问题和瓶颈。
（三）疏运组织优化建议根据仿真实验的结果，提出以下疏运组织优化建议：一是优化设施布局，如增加扶梯、扩大站台等；二是完善疏运设施，如增设临时通道、改善楼梯布局等；三是加强乘客引导，如设置指示牌、加强工作人员的引导等。
基于智能体技术的人员疏散仿真模型
结论
通过对大型商业综合体人员安全疏散的研究，发现当前存在的问题并提出了 针对性的技术方案。在实践应用中，取得了一定的效果，但仍存在需要改进的地 方。为了进一步提高大型商业综合体的人员安全疏散能力，建议加强培训和演练， 不断优化智能疏散系统，并重视设施的维护和更新。未来的研究方向可以包括运 用更先进的技术、建立更加完善的应急疏散预案等方面。
2、应用效果：通过优化疏散设施和技术支持，该商场的疏散时间明显缩短， 且没有发生人员伤亡事故。同时，智能疏散系统的运用使得决策更为快速和准确。
3、存在问题与挑战：在实践过程中，也暴露出一些问题。例如，部分员工 对紧急情况下的职责不够明确，需要加强培训和演练。此外，智能疏散系统在复 杂情况下的稳定性有待提高。
二、基本假设
为简化问题，本次演示假设建筑物内的人员均具有相同的疏散逃生能力，且 在疏散过程中不存在障碍物或拥挤点。同时，假设所有人员均沿着最佳逃生路径 进行疏散，且在疏散过程中不会发生人员伤亡等意外情况。
三、模型建立
根据假设条件，本次演示选取以下参数： 1、建筑物类型（A）：用0表示非高层建筑，1表示高层建筑；
结论：
本次演示成功地将智能体技术应用于人员疏散仿真模型中，并验证了其有效 性和可靠性。该模型具有较高的预测精度和实用性，可以为实际人员疏散预案的 制定和评估提供有益的参考。同时，我们也发现该模型仍存在一定的局限性，需 要进一步改进和完善。未来研究方向可以包括以下几个方面：1）
增加智能体的感知和决策能力；2）考虑社会力对个体行为的影响；3）提高 模型的并行计算能力，以处理更大规模的人员疏散仿真。
概念阐述
大型商业综合体是指规模较大、功能多样的商业建筑群，一般由商场、超市、 餐饮、娱乐等多种业态组成。人员安全疏散是指当发生火灾、地震等突发事件时， 采取有效的措施和行动，确保建筑物内的人员能够快速、安全地撤离到安全区域。
基于Building EXODUS的地铁站疏散仿真模拟及优化设计
基于Building EXODUS的地铁站疏散仿真模拟及优化设计王仲;周庆;杨艳;王海涛
【期刊名称】《城市建筑》
【年(卷),期】2023(20)1
【摘要】运用疏散模拟软件Building EXODUS,对地铁站实际项目进行火灾安全疏散模拟,研究地铁站疏散时间、疏散者行为、疏散路线及各个关键节点的通行能力等问题。
根据模拟结果和数据优化地铁站流线组织和建筑布局,大大缩短地铁站安全疏散时间,提高其服务水平和安全性。
研究结果表明:火灾情况下的安全疏散应考虑疏散者心理及火灾产生的影响,合理布置楼梯、闸机等可提高疏散效率,引导设施(如栏杆等)的设置可优化疏散路线,避免关键节点拥堵对安全疏散产生负面影响。
【总页数】5页(P63-66)
【作者】王仲;周庆;杨艳;王海涛
【作者单位】天津城建大学建筑学院
【正文语种】中文
【中图分类】U298
【相关文献】
1.基于仿真技术的人口密集地下空间消防应急疏散建模及优化研究
——以成都春熙路地铁站为例2.基于仿真技术的人口密集地下空间消防应急疏散建模及优化研究——以成都春熙路地铁站为例3.岛式地铁站火灾仿真模拟及人员分区疏散研究4.基于仿真的地铁站乘客应急疏散5.基于改进社会力模型的地铁站疏散仿真研究
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UNIVERSITY OF ELECTRONIC SCIENCE AND TECHNOLOGY OF CHINA
专业学位硕士学位论文
MASTER THESIS FOR PROFESSIONAL DEGREE
论文题目
基于多智能体的地铁车站行人疏散仿真 及其内部设施布局优化
专业学位类别 学 号
A Master Thesis Submitted to University of Electronic Science and Technology of China
Major: Author: Advisor:
Mechanical of Engineering Wang Hao 王w
Associate Prof. Xu Huan-wei
摘 要
摘要
对紧急状况下地铁车站行人安全疏散的可靠性研究有重大的现实意义。工程 人员常利用公式来求解地铁车站行人疏散所需要的时间，以此来评价地铁车站行 人疏散系统的可靠性。这种方式首先计算的结果不准确，其次不能很好的评估行 人疏散过程中可能存在的问题。同时，对地铁车站站厅内行人疏散瓶颈设施检票 闸机的研究多集中在数量及利用率方面，对其位置及布置方式研究较少。为更好 的对地铁车站行人疏散系统进行定性与定量的评价，本文从仿真角度出发对地铁 车站行人疏散系统进行可靠性分析，同时采用仿真与遗传算法相结合的方式对地 铁车站内部设施进行了布局优化研究。本文以成都市春熙路地铁站为研究背景， 开展了相关研究。主要工作内容如下： （1）通过对地铁站台厅分析并结合行人在地铁车站分布规律，对站台厅进行 数学建模研究。将站台厅划分成相等大小的离散网格，从而将站台厅离散化。 （2）通过对地铁站内行人疏散时心理与行为的分析，结合元胞自动机及多智 能体理论对地铁站内行人进行数学建模。本文行人在疏散过程中遵循最短路径原 则，同时行人疏散准备时间、速度、耐心指数各不相同，此外行人还具有亲情行 为、从众行为及规避障碍物等一系列智能行为。 （3） 将数学模型转化为计算机能识别的模型。 利用 C++语言基于 Visual Studio 平台编写了疏散仿真软件，并给出了疏散仿真软件中 C++类的结构与逻辑关系， 同时利用编写的疏散仿真软件对地铁站厅进行 1020 人规模的疏散仿真。 （4）利用编写的疏散仿真软件对地铁站台厅进行了 500 次 830 人规模的疏散 仿真。通过疏散仿真得到行人安全疏散所需要的时间，分别利用正态拟合和鞍点 逼近计算出地铁站台厅行人疏散系统的可靠性。通过研究发现春熙路地铁站行人 安全疏散可靠性低于 0.96，说明地铁车站内部设施布局需要进一步优化。同时对 影响行人疏散系统的几个关键参数进行定量分析，并根据分析结果给出了一些利 于行人安全疏散的指导性意见。 （5）根据站台厅行人疏散仿真观察到的拥堵现象，针对站台厅提出三种方式 的优化改进方案，并详尽的分析了其优缺点。通过仿真与遗传算法相结合的方式 对站厅内行人疏散瓶颈设施检票闸机进行了布局优化。通过对地铁车站内部设施 布局优化提高了地铁车站的利用效率，减少了行人在地铁站内的滞留时间。 关键词：多智能体建模，软件开发，可靠性分析，遗传算法，布局优化
School:The School of Mechatronics Engineering of UESTC
Байду номын сангаас
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的 说明并表示谢意。 作者签名： 日期： 年 月 日
I
ABSTRACT
ABSTRACT
Existing systems of pedestrian subway station evacuation were mainly qualitative evaluated by formula methods. It is not accurate, and not a good assessment method to solve the problems in the evacuation process. At the same time, the existing research on ticket gates of the station hall pedestrian evacuation facilities were studied from the aspects of multi-volume and utilization, and there are less researches on the location and layout arrangement of the ticket gates. Therefore, in order to evacuate the pedestrian system of subway station qualitatively and quantitatively, in this paper the simulations and reliability of the pedestrian evacuation were studied based on the pedestrian evacuation behavior and the actual subway station environment. And several important parameters impacted on the pedestrian evacuation were analyzed. At last, the ticket gates were optimized based on the researches above. In this paper Chunxi Road subway station was considered as a research object and the main contributions are as follows: (1) The platform hall has been modeled through analysis the hall and the distribution of pedestrians in the subway station. (2) Mathematical model of the subway station was set up through the analysis of pedestrians’ evacuation behaviors, combined with cellular automata and multi-agent theory. In the evacuation process, pedestrians follow the shortest path principle. The preparation time, speed and patience index of pedestrian evacuation were different, but pedestrians also have family behavior, herd behavior and avoid the obstacles and have a series of intelligent behavior. (3) The mathematical model should be turned into a model which computer can recognize. Evacuation simulation software has been written based on the platform of Visual Studio and the use of C++ language. In this article the classes and logic structure of C++ language have been briefly described in the software. While taking advantage of the software the evacuation of 1020 people scale in the subway station hall has been simulated, and improvements to the subway station hall have been suggested. (4) By using the software 500 times in the scale of 830 people, evacuation in subway hall station were simulated. Pedestrian evacuation system will be proved effective when evacuation time is less than the required time. Evacuation time can be calculated by the use of simulation, and the reliability of evacuation system can be get
II
ABSTRACT
through normal fit and saddle points. At the same time several key parameters that affect pedestrian evacuation systems were analyzed quantitatively. (5) Critical data of outbound pedestrians’ walking paths can be obtained by conducting the researches of the pedestrian outbound. Location of the gates can be determined by the genetic algorithm while the total path of pedestrian evacuation is the shortest. The specific circumstances were compared when the pedestrians got through the station of the horizontal gates and the vertical gates. Arrangement of existing gates has been optimized and the utilization efficiency of the subway station has been improved, what’s more, residence time of the pedestrians in the subway station hall has been reduced by using the method in this paper. Keywords: multi-agent modeling, software development, reliability analysis, genetic algorithms, optimization of layout