anylogic介绍(社会力)行人疏散方面

AnyLogic技术优势

AnyLogic技术优势1、支持基于智能体（也称主体、代理）建模，是唯一支持多Agent仿真的商业软件。

比传统的Agent仿真软件，如Swarm、RePast等易学好用。

2、同时支持基于智能体、离散事件、系统动力学、Petri网、行人和交通仿真，并且可以以任意组合方式进行混合仿真。

3、完全基于Java开发，建模环境定制于流行的软件开发工具Eclipse；支持几乎所有Java应用，能够利用丰富的Java资源。

4、可以导出模型，脱离软件环境在互联网上运行或集成到其他程序中。

5、用户可以通过二次开发，制作自己的用户控件库。

6、行人仿真基于社会力模型（Social Force Model），比传统的仿真软件更贴近真实的行人特征。

7、具有丰富的外部数据接口，可以直接读写文本文件、Excel文件、数据库文件，具有GIS（地理信息系统）模块。

8、原厂直接提供中文版软件。

9、提供64位版本软件，支持运行大规模模型。

10、可提供专业模型调试功能：在模型运行中实时监测事件，进行代码级别跟踪调试；提供例如自动代码补全、弹出相关文档、语法高亮、智能缩进、代码错误更正建议等模型开发辅助功能。

11、具有友好的可视化开发环境，可以方便地创建模型，及相关的统计图表、二维及三维动画，并提供模型运行时常用的交互控件，如按钮、滑块、编辑框、单选按钮、复选框等。

12、可以同时打开和编辑多个模型，各模型之间可以复制建模元素。

13、支持仿真、优化、蒙特卡罗、敏感性分析等多种实验类型。

14、方便团队协同开发，支持版本控制软件，如CVS、SVN等。

15、同时支持Windows、Linux、Mac OS等主流计算机操作系统。

AnyLogic应用领域中文文献汇总

AnyLogic 应用领域1、供应链：（武汉理工物流《基于Multi-Agent 技术的分布式库存系统建模与仿真研究》顺丰速运、清华工业工程）2、行人疏散：（北交大交通运输《基于Anylogic 仿真技术的北京南站客流组织优化分析》《基于Anylogic 的地铁车站集散能力仿真分析评估》、北京地铁、安科院、吉林大学物流《基于行人广义出行成本的客运枢纽设施布置模型及其仿真评价》）3、公共政策：采用仿真手段，特别是基于主体建模方法，对特定公共政策的实施所产生的影响进行预测或评估，或对不同政策进行比较（哈工大经管《公共政策仿真方法：原理、应用与前景》、地质大学武汉）4、多方博弈：谈判、交易市场等对抗、博弈系统5、作业流程：例如公司业务运营流程（建设银行、机械六院）6、物流运输：（北交大物流《基于AnyLogic 的钢铁企业铁路运输系统仿真优化研究》《基于Anylogic 的奥运场馆物流系统模拟仿真》）7、GIS：主要与基于主体建模相结合，为系统中的Agent 提供地理信息系统支持（地质大学北京《基于AnyLogic 的以GIS 数据为环境的动态模拟实现方法》）8、城市发展：主要采用基于智能体的方法，对城市系统中的企业行为、人群活动、交通系统等综合考虑，分析城市发展的趋势9、能源：电动车充电站布局（通用电气全球研发中心、国家电网能源研究院）10、通信：固定信号站或移动信号源数据传递效率分析、设备频率资源分配等（总参电子所）11、生产系统：各类生产系统中的产能评估、瓶颈诊断、成本分析、库存统计等（北交大物流《基于Anylogic 的推式与拉式生产系统对比研究》、华科《基于约束理论的生产运作仿真优化研究》钢铁研究院）12、市场竞争：在市场中，相互竞争的公司及目标客户间的交互与演化13、Petri 网：主要用于计算机系统模拟的一种仿真理论（装甲兵工程学院《基于Petri 网的装备维修过程建模与AnyLogic 仿真》）14、后勤维修保障：对保障系统进行评估分析，包括维修设备、备件供应、维修保养流程等（北航可靠性、装甲兵工程学院）15、机场：包含多个子系统：航班排程、机位分配、空侧交通、行李系统、值机安检流程、航站楼内人流分析、飞机后勤维修保障等（南京航空航天、民航大学、法兰克福机场）16、军事国防：军事对抗模拟、恐怖袭击预案、大型活动安保（国防大学、国防科大、装甲兵工程学院、空军指挥学院）17、宏观经济：使用系统动力学方法进行区域宏观经济分析预测18、港口：以集装箱堆场为核心的港口作业系统仿真，涉及作业排程、区域划分、存储规则、关键设备利用率等问题（武汉理工物流《基于AnyLogic 离散事件的集装箱堆场场桥调度建模与仿真》）19、生态环境：食物链、种群繁衍20、疾病传播：以SIR 模型为代表的传染病扩散问题21、轨道交通：大型火车站列车车组运行调度附: 国内AnyLogic物流与供应链论文目录（部分）1.尹君. 基于拥堵概率的北京市配送路径选择研究[D].北京交通大学,2017.2.孟聪. 基于多Agent的物流配送车辆智能调度研究[D].集美大学,2017.3.王宏. 集装箱海铁联运最优路径算法设计与仿真[D].北京交通大学,2017.4.高岩. 中石化进口原油供应链弹性仿真与优化研究[D].哈尔滨理工大学,2017.5.张水平.中原经济区物流系统建模与仿真研究[J].河南科技学院学报,2017,37(01):60-66.6.谢芳, 陈峥荣, 陈佳娟. 基于Anylogic的YT公司兰州分拣中心疑难件处理区优化研究[J]. 中国储运, 2017(11):114-116.7.陈铮荣, 纪寿文. 基于ANYLOGIC的分拣中心作业流程仿真优化[J]. 中国储运,2018(2):107-108.8.高军宇.一带一路中保加利亚至波兰铁路运输方案研究[D].北京：北京交通大学，20169.张茜茜.突发事件下供应链状态演化研究[D].陕西西安：长安大学,201610.张锋.区域物流系统建模与仿真研究[D].安徽淮南：安徽理工大学,201611.张帅.某零售商店某产品供应链分析优化[J].全国商情(商业视角),2016:7-9.12.冉昶,张真继,宫大庆. 连续需求条件下的企业库存Anylogic 整合分析[J].经济体制改革,2016,6:120-125.13.李改.冷链配送中心的生产现场改善研究[D].陕西西安：西安工业大学,201614.梁壮,佟嘉明,姜媛,王静. 基于智能体的农产品物流配送网络构建研究[J]. 新经济2016 年9 月（下），2016：4615.刘亚男,王延平. 基于系统动力学的供应链库存控制系统[J]. 物流交通,商界论坛,2016:26716.常向华.“X新欧”国际班列绩效仿真研究[D].陕西西安：长安大学，201617.董千里，杨磊，常向华. 基于国际中转枢纽港战略理论的中欧班列集成运作研究[J].科技管理研究,2016,22:230-236.18.赵立静.基于多Agent的闭环供应链建模与仿真研究[D].河北秦皇岛：燕山大学,201619.黄梅，吴凌雁，马志政. 基于不完全信息博弈的供应商动态选择模型研究[J].物流科技，2016,8：18-2120.赵世文. 基于anylogic 的石家庄市区域物流系统仿真建模[J].河北企业(运营指南),2016,6:94-95.21.江玉杰. 基于Anylogic 的三级线性服装供应链存贮策略选择研究[J].CNKI,201622.杨芳，邹毅峰，戴恩勇. 基于Anylogic的果蔬冷链系统配送中心物流运作优化[J].中南林业科技大学学报,2016,36(7):141-148.23.侯艳芬.服务台可变的集装箱岸桥调度建模与仿真[D].北京：北京交通大学,201624.魏宇. 多路联运网络的优化问题研究[D].陕西西安：长安大学，201625.项斌.电商企业J公司物流配送中心外迁方案仿真研究[D].北京：北京交通大学经济管理学院，2016国内AnyLogic交通与行人领域论文目录(部分)1.傅志妍,陈坚,等.城市轨道交通车站乘客聚散行为仿真及优化[J].铁道运输与经济,2018,40(02):100-104+110.2.马生涛,余雷,等.基于AnyLogic的道路交通堵塞仿真研究[J].计算机应用与软件,2017,34(12):111-115.3.房卓,左天立,等.连云港港主航道远期适应性及通航标准[J].水运工程,2017(10):160-165+185.4.陈绍宽,狄月,等.考虑心理压力的地铁站台乘客疏散模型[J].交通运输工程学报,2017,17(05):113-120.s5.崔灿,程堪弟.基于行人仿真的客运枢纽服务水平评价[J].交通科学与工程,2017,33(03):92-98.6.冷柯岑. 交通枢纽内轨道交通换乘缓冲设施通过能力研究[D].北京交通大学,2017.7.叶启文. 城市轨道交通突发事件管理及人员疏散仿真研究[D].北京交通大学,2017.8.高龙. 城市轨道交通枢纽集散服务网络建模与仿真研究[D].北京交通大学,2017.9.张凯. 基于社会力模型的多厅影院应急疏散路径研究[D].首都经济贸易大学,2017.10.赵宇. 基于分层递阶的地铁线路客流协调控制方法[D].北方工业大学,2017.11.徐远卓. 基于仿真分析的换乘车站客流疏散安全评估问题研究[D].北京交通大学,2017.12.赵文瑞. 大型高铁客运站候车室候车能力研究[D].北京交通大学,2017.13.李颖. 城市轨道交通同台换乘站线路设计方案研究[D].北京交通大学,2017.14.钱重阳. 基于社会力模型的商场火灾疏散研究[D].中国地质大学(北京),2017.15.张晓玲. 开放型世界遗产地旅游黄金周拥挤度评价及预警系统[D].安徽师范大学,2017.16.尹祯祥. 重庆北站基于客运流线的服务设施设备合理配置方案研究[D].中国铁道科学研究院,2017.17.李意. 地铁车站火灾条件下疏散客流状态的仿真分析[D].西南交通大学,2017.18.马语佳. 成网条件下地铁换乘站客流组织仿真优化[D].西南交通大学,2017.19.杨天阳,朱志国.基于AnyLogic的地铁车站通道设施设备规模与布局分析[J].交通运输工程与信息学报,2017,15(01):115-121.20.陈静. 基于混合模型的地铁车站行人行为建模与仿真[D].北京交通大学,2017.21.楼佳妮. 大型活动行人交通分析、预测及仿真[D].北京交通大学,2017.22.汪瑞琪,张缨.城市轨道交通车站内客流集散瓶颈识别及排序方法[J].交通信息与安全,2017,35(01):71-79+91.23.赖文波,罗诚,等.国内基于行人仿真的地铁站标识系统研究进展与展望[J].创意设计源,2017(01):52-57.24.张开冉,杨树鹏,等.基于社会力模型的车站负重人群疏散模拟研究[J].中国安全科学学报,2017,27(01):30-35.25.房卓,姚海元,等. LNG船通航影响及多智能体仿真研究[J].综合运输, 2017(5):45-54.26.苏寅.重载铁路组合站新型组合车场应用的仿真研究[D].北京:北京交通大学交通运输学院,201627.刘斌.现代有轨电车车辆安全全疏散性能仿真研究[D].四川成都:西南交通大学,201628.李颖,毛保华,杜鹏,陈志杰.同台换乘站台宽度计算方法研究[J].交通运输系统工程与信息,2016,16(3)29.陈世贵.铁路客运站候车室运用优化模型与仿真评价方法研究[D].北京:北京交通大学,201630.张嘉珩,李季涛.铁路编组站货车集结参数影响因素仿真分析[J].大连交通大学学报,2016,37(4)31.喻敏.青岛地铁江苏路站换乘方案研究[J].隧道建设,2016,36(3)32.王鹤楠.京津冀一体化下物流中心外迁对北京市交通影响仿真研究[D].北京:北京交通大学,201633.马剑,王若成,邱谦谦.紧急情况下城市轨道隧道客流疏散配流模型研究[J].铁道学报,2016,38(6)34.唐涵.基于疏散路径配流的城市轨道交通车站应急疏散研究[D].北京:北京交通大学交通运输学院,201635.朱安驹.基于社会力模型下地铁站火灾疏散研究[D].陕西西安:西安建筑科技大学,201636.郑梦雷.基于排队论的电动汽车充电站规模优化研究[D].四川成都:西南交通大学,201637.牛天河.基于旅客行为特性的铁路客运站应急疏散仿真研究[D].北京:北京交通大学交通运输学院,201638.刘黎明,吕志.基于活动关联度的客运站客流组织仿真模型[J].西华大学学报(自然科学版),2016,35(1)39.李相志.基于行人交通流的机场陆侧换乘设施通行能力研究[D].天津:中国民航大学,201640.陈杨.基于行人行为特征和元胞自动机的地震疏散研究—以教学楼为例[D].云南昆明:云南大学建筑与规划学院,201641.刘浩,周杰松.基于仿真的航站楼旅客离港业务流程瓶颈研究[J].江苏科技信息,2016,(21)42.梁妍娇.基于乘客特性的交通枢纽出站设施选择研究[D].北京:北京交通大学交通运输学院,201643.万欣.基于乘客行为的地铁车站运行脆弱性分析与评估研究[D].江苏南京:东南大学,201644.杨扬.基于承载能力分析的车站设施及疏散领导者布局优化研究[D].北京:北京交通大学,201645.李虎,褚冬竹,张虹云.基于步行接驳效率的轨道交通站点改扩建方式与效果预测—以重庆轨道交通三号线观音桥站为例[J].重庆建筑2016.NO.5,2016,15(151)46.朱新平,唐志星,夏正洪.基于Petri网的A-SMGCS航空器滑行路由指派[J].信息与控制,2016,45(1)47.聂广渊,袁振洲,吴昊灵.基于AnyLogic仿真的城市轨道交通枢纽通道宽度研究[J].城市轨道交通研究,201648.刘杨.基于AnyLogic的地铁站应急疏散仿真研究[D].甘肃兰州:兰州交通大学,201649.黄文成,帅斌,刘聪.基于AnyLogic的岛式站台客流特性分析及换乘楼梯改进[J].城市轨道交通研究报告,2016,(10)50.赵路敏,郑宇,谢金鑫.基于AnyLogic的城市轨道交通车站仿真应用研究[J].铁路计算机应用(轨道交通信息系统),2016,25(3)51.韩艳青.机坪管制移交程序构建理论研究[D].四川德阳:中国民用航空飞行学院空中交通管理学院,201652.吴君子.火灾条件下地铁疏散仿真研究[D].四川成都:西南交通大学,201653.陈泓旭,段娜,李珂伊,骆璐,陈秀娟.华西坝地铁站疏散仿真模拟与分析[R].四川成都;西南交通大学希望学院交通运输系,2016:4354.龙圣杰,朱彬,唐鸣静,周雅琴.高校学生宿舍楼火灾逃生仿真研究[J].遵义师范学院学报,2016,18(3)55.巴宇航.高速铁路客运站人员应急疏散研究[D].四川成都:西南交通大学,201656.褚冬竹,王瑞,魏书祥.方法·工具·比较—城市设计人车交互仿真思路与应用初探[R].重庆:重庆大学建筑城规学院,山地城镇建设与新技术教育部重点实验室,2016:277-281.57.姚海元,房卓,郝军,查雅平,孙平,左天立.多智能体航道通航标准仿真技术[J].水运工程,2016,(515):116-120.58.赵晨.地下火车站交通转换空间商业设施布局研究[D].北京:北京交通大学建筑与艺术学院,201659.陈伟,李宗平.地铁换乘站设施布局优化仿真研究[J].交通运输工程与信息学报,2016,14(2):110-115.60.马语佳,马驷,谢冰如.大型高速铁路客运站客运设施配置仿真优化[J].铁路计算机应用(研究与开发),2016,25(3):12-16.61.张捷敏.乘客行为分析及应急疏散研究[D].北京:北京交通大学,201662.王宇嘉,张振宇.城市轨道交通枢纽换乘衔接评价体系研究[J].物流技术,2016,35(4):113-117.63.林铭,徐汇川,金华.城市轨道交通火灾疏散预动作时间计算[J].沈阳大学学报(自然科学版),2016,28(1):82-86.64.冯延伟.城市轨道交通换乘站高峰期客流控制方法研究[D].北京:北方工业大学,201665.梁富利.城市轨道交通换乘枢纽设备设施疏散能力研究[D].北京:北京交通大学土木建筑工程学院,201666.张庆瑜.城市轨道交通车站设施设备布局优化方法研究[D].北京:北京交通大学交通运输学院,201667.宁尧.城市轨道交通车站设施服务水平评价研究[D].北京:北京交通大学交通运输学院,201668.甄慧.城市轨道交通车站客流管控建模与决策应用研究[D].北京:北京交通大学交通运输学院,201669.张和美子.城市轨道交通车站进站客流量短期预测研究[D].北京:北京交通大学交通运输学院,201670.王亚飞.城轨交通站台乘客上下车运动和实验研究[D].北京:北京交通大学交通运输学院,201671.李柱欢.北京站客服设备优化配置仿真评价方法研究[D].北京:北京交通大学交通运输学院,201672.王贤琛,黄凯.北京地铁13#线西直门站站台客流仿真[J].山东交通学院学报,2016,24(3):43-49.。

AnyLogic应用领域

AnyLogic应用领域1、供应链：（武汉理工物流《基于Multi-Agent技术的分布式库存系统建模与仿真研究》顺丰速运、清华工业工程）2、行人疏散：（北交大交通运输《基于Anylogic仿真技术的北京南站客流组织优化分析》《基于Anylogic的地铁车站集散能力仿真分析评估》、北京地铁、安科院、吉林大学物流《基于行人广义出行成本的客运枢纽设施布置模型及其仿真评价》）3、公共政策：采用仿真手段，特别是基于主体建模方法，对特定公共政策的实施所产生的影响进行预测或评估，或对不同政策进行比较（哈工大经管《公共政策仿真方法：原理、应用与前景》、地质大学武汉）4、多方博弈：谈判、交易市场等对抗、博弈系统5、作业流程：例如公司业务运营流程（建设银行、机械六院）6、物流运输：（北交大物流《基于AnyLogic的钢铁企业铁路运输系统仿真优化研究》《基于Anylogic的奥运场馆物流系统模拟仿真》）7、GIS：主要与基于主体建模相结合，为系统中的Agent提供地理信息系统支持（地质大学北京《基于AnyLogic的以GIS数据为环境的动态模拟实现方法》）8、城市发展：主要采用基于智能体的方法，对城市系统中的企业行为、人群活动、交通系统等综合考虑，分析城市发展的趋势9、能源：电动车充电站布局（通用电气全球研发中心、国家电网能源研究院）10、通信：固定信号站或移动信号源数据传递效率分析、设备频率资源分配等（总参电子所）11、生产系统：各类生产系统中的产能评估、瓶颈诊断、成本分析、库存统计等（北交大物流《基于Anylogic的推式与拉式生产系统对比研究》、华科《基于约束理论的生产运作仿真优化研究》钢铁研究院）12、市场竞争：在市场中，相互竞争的公司及目标客户间的交互与演化13、Petri网：主要用于计算机系统模拟的一种仿真理论（装甲兵工程学院《基于Petri网的装备维修过程建模与AnyLogic仿真》）14、后勤维修保障：对保障系统进行评估分析，包括维修设备、备件供应、维修保养流程等（北航可靠性、装甲兵工程学院）15、机场：包含多个子系统：航班排程、机位分配、空侧交通、行李系统、值机安检流程、航站楼内人流分析、飞机后勤维修保障等（南京航空航天、民航大学、法兰克福机场）16、军事国防：军事对抗模拟、恐怖袭击预案、大型活动安保（国防大学、国防科大、装甲兵工程学院、空军指挥学院）17、宏观经济：使用系统动力学方法进行区域宏观经济分析预测18、港口：以集装箱堆场为核心的港口作业系统仿真，涉及作业排程、区域划分、存储规则、关键设备利用率等问题（武汉理工物流《基于AnyLogic离散事件的集装箱堆场场桥调度建模与仿真》）19、生态环境：食物链、种群繁衍20、疾病传播：以SIR模型为代表的传染病扩散问题21、轨道交通：大型火车站列车车组运行调度。

基于Anylogic的地铁站火灾人员疏散模拟及结构合理性分析

蔡湧赵蕾艾安源梅钢 *
(中国地质大学（北京）工程技术学院，北京 100083 )
摘要 :为确保旅客安全疏散，根据地铁站人群应急疏散的特点，进行了地铁站火灾人群疏散及地铁站结构合理性研究。以北京
Anylogic 大学东门地铁站为例，对火灾中人员疏散行为以及地铁车站疏散结构合理性进行了研究，从发生火灾时人员的分布情况和所需的
特大城市不可或缺的一部分，是因为其优于其他交通方式的运量
大、速度快、安全性高的特点。然而，近年来频发的地铁火灾对人们造成了极大的威胁。例如，2 0 0 3 年 2 月 1 8 日，韩国大邱市地铁
中央路站由于人为纵火发生火灾，造成人员伤亡。截止到 2005年，
3 人员疏散行为分析
的分布规律，所以对火灾情况下的逃生能力会有所差异，因此建模对整体赋值时，从整体上以一定概率分布进行随机赋值。
1 2 月 3 1 日，北京、上海、天津、广州、深圳等 3 4 个城市建成投运地
铁线路 3 881.8 k m 。同时，仍有许多城市也在积极的投入到地铁
共性理论进行分析。以下将对人的因素、物的因素、环境的因素以及管理的因素等四个方面进行论述。
交通建设中。
地铁之所以能被人们信赖接受并成为了现代化城市特别是
行人员疏散仿真，从人员逃生率、安全疏散率等方面进行分析探予与其对应的方程表达式。

开放式行人仿真软件AnyLogic

三维演示动画
Anylogic中国

输出到虚拟现实
Anylogic中国

典型客户
Anylogic中国

模拟通常状态与紧急情况
Anylogic中国

地铁仿真输入
• 设施布局图：CAD或图片格式 • 车站运行规则：例如扶梯上下行、行走方向限制、闸机方向等 • 列车进出站时间：时刻表或间隔时间规则，停车时长 • 客流数据
社会力模型特性
• 出口处形成半圆形，符合现实
Anylogic中国

AnyLogic优势
• 基于Java和Eclipse，通用性和扩展性得到最大保障 • 完全的面向对象和层次化建模，真正能够建模工程级模型 • 集成了离散事件、系统动力学、基于智能体、行人仿真、轨道交通仿真和公路交通仿真，在同一平台上实现各种仿真建模的混合应用 • 支持模型作为Java Applet导出，可自定义建模元素并打包为jar文件发布，为模型发布和开发交流提供了最大便利
Anylogic中国

Anylogic中国

• AnyLogic是由俄罗斯公司开发的系统仿真软件，同时也是该公司最主要的产品（） • 是AnyLogic产品在中国范围内的唯一经销商，同时提供相关的培训和咨询服务（）
– 各区域客流数量及密度 – 各项服务资源利用率及排队统计 – 乘客站内停留时间 – 站内瓶颈判断 – 不同运行方案比较
• 诊断：
– 流程问题或不合理设置 – 合理化改进建议
Anylogic中国

平面图与统计
Anylogic中国

Anylogic中国

AnyLogic优势
• 不同于其他行人仿真软件的封闭架构， AnyLogic在提供社会力模型为行人仿真基础的同时，提供了高自由度的开发环境，可以实现高度客户定制化，例如：

基于AnyLogic的地铁应急客流疏散方案的设计

20212科技创新DOI：10.19392/ki.1671-7341.202106002基于AnyLogic的地铁应急客流疏散方案的设计周伟陈礼美黄叶清张丹童长安大学陕西西安710064摘要：当前城市地铁已成为行人的重要出行方式，论文以某个地铁站为研究对象，通过基于社会力模型的AnyLogic软件对其进行仿真建模，针对地铁高峰期的应急状况，对现有疏散路线进行优化，设计更加高效的方案，仿真结果表明：优化后的方案节省了乘客疏散时间，提高了客流疏散的效率，为地铁应急客流疏散方案提供了合理的改进方向和措施。

关键词:地铁疏散;AnyLogic仿真；社会力模型；优化1绪论随着时代的发展,地铁作为一种大容量的公共交通工具,在缓解城市交通拥堵问题和可持续发展等方面发挥了重要的作用。

地铁属于客流高度密集的场所，空间较为狭小且相对封闭，随着地铁线路的增多,轨道交通网络趋于复杂,地铁站内的突发事故时有发生。

本文将以西安地铁行政中心站为例探讨紧急状况下的客流疏散方案的优化。

2研究对象2.1地理位置地铁行政中心站位于西安市未央区，具有换乘功能。

该站位于张家堡广场中央，西邻市政府，东邻市委会,周边是熙地港和大融城购物中心、王府井购物中心和城市运动公园，交通便利，人员活动密集。

2.2内部空间结构由地下一层的站厅层、地下二层和三层的站台层构成,地下二层为2号线出行的站台层，类型为三跨岛式车站;地下三层为4号线出行的站台层，类型为侧式车站，车站顶部采用了类似玻璃穹顶的结构。

3仿真分析3.1采集数据3.1.1行人平均速度通过前期调研，绘制了如下不同年龄阶段行人速度的分布列表：性别年龄段初始速度（m/s）男性老年 1.00中年 1.23青年 1.34儿童 1.05女性老年 1.00中年 1.22青年 1.30儿童 1.05将行人的初始速度设定为1.00—1.36m/s。

3.1.2站厅和车厢人数采样经过五次采样，统计站台人数在350—420人之间,列车人数在1400—1600人之间，我们决定以1900人作为仿真模型的疏散总人数。

基于AnyLogic的机场航站楼应急疏散仿真研究

０引言
近年来．国内外大型公共场所突发事件频繁发生．
特别是人群密集的大型公共场所．发生突发性事件的概率大幅度提升机场作为民航运输重要的中转设施之一，是客流主要集中区域．尤其是作为人群主要聚集的航站楼．发生突发事件的风险明显增加。在研究行人应急疏散过程中．传统研究方法如动物实验、人群疏散演习等成本高且操作性低．故利用计算机仿真技术建
ＡｎｙＬｏｇｉｅ行人库建模过程：利用行人库建立仿真
取绵阳南郊机场作为对象．在基于社会力模型的ＡｎＹ．Ｌｏｇｉｃ仿真平台上对航站楼出发厅突发事件旅客应急疏散问题进行了模拟仿真通过建立的仿真模型对绵阳南郊机场航站楼出发厅实际高峰小时旅客疏散运营现状进行分析．得出应急疏散过程中的一般规律．对于机场管理当局合理疏散方案的制定具有重要的意义
物之间的相互作用力这些力作用在行人身上产生加
速度，详见参考文献ｆ１ — ３１。
１．２ＡｎｙＬｏｇｉｃ软件简介及建模过程
ＡｎｙＬｏｇｉｃ是由俄罗斯ＸＪＴｅｃｈ１３０１ｏｇｉｅｓ公司开发完

anylogic介绍--(社会力)行人疏散方面

仿真软件建模方法AnyLogic®行人和运输库使你能够从详细的“物理空间”层次对行人和车辆进行建模：每个对象的大小，对象的加速和减速能力，对象的视野范围，墙壁，障碍物，楼梯，驾驶规则，优先次序等等，都得以计入考虑。

借助于这个库，你可以对被建模的系统有更深入的理解，能够更精确地对系统进行测量和优化，能够发现系统中的瓶颈所在，并预测可能出现的危险情况，而若没有这个库则很难发现这些危险；你也可以生成最为真实的动画。

AnyLogic®行人和运输库采用了流程图的方式来创建你的模型，你可以轻松的实现你想实现的任意的逻辑，只需要点击鼠标来连接模块并且对模块填入属性。

图1 Anylogic的行人建模方式：流程图社会力算法Anylogic的行人库底层采用社会力模型算法，精确的模拟了人的心理对行动的影响。

◆通过几个连续的拐角证明了行人不会单纯的取最短路径从而造成内弯拥挤而外弯几乎没有人的状况◆在一个狭窄的通道中有一处稍宽一点的地方，在宽的地方的时候行人间的排斥力会加大，并且行人会试图去超越其他行人◆通过两个相向而行的人流来观察行人之间的吸引力在例子当中我们会看到行人会形成一股一股的小的人流，后面的人会跟随前面而行通过两个出口来验证人群的半圆型拥挤，同时验证人群的从众性物理环境的模拟行人库除了算法上的优势以外，还有强大的物理环境的模拟功能，不管是电梯，楼梯，各种设备，甚至是电动门。

等等。

如上图示例中红圈所示，anylogic的行人库可以方便实现诸如楼梯（以一个乘数因子改变行人速度），电梯（在一定区域内拥有一定的速度加成），闸机（进行一定时间的延时后允许通过），以及ATM机，自动售票机等等的设备。

最重要的是，这些所有的活动都会对行人的速度有影响，就像真实的环境一样！通过行人库提供的模块，还可以实现诸如引导路径，这个在疏散中对于逃生路径的设置是非常方便的。

（如上图大红框所示）另外下面的红框展示了“吸引”这样的一种效果，现实中可能是某种引导标志或者领导者。

Anylogic

AnylogicAnyLogic是一个专业虚拟原型环境，用于设计包括离散，连续和混合行为的复杂系统。

AnyLogic帮助你快速地构建被设计系统的仿真模型（虚拟原型）和系统的外围环境，包括物理设备和操作人员。

使用AnyLogic, 用户并不需要另外再学习什么语言或图形语言。

AnyLogic所有的建模技术都是以UML-RT，Java和微分方程（若用户想要为连续行为建模）为基础的，这些也是目前大多数先进用户所熟悉的技术。

如果你比较喜欢快速的“拖－拉式”建模，AnyLogic也提供一系列针对不同领域的专业库。

AnyLogic的动态仿真具有独创的结构，用户可以通过模型的层次结构，以模块化的方式快速地构建复杂交互式动态仿真。

AnyLogic的动态仿真是100% Jav a的，因此可以通过Internet访问并在Web页上显示。

AnyLogic独特的核心技术和领先的用户接口使其成为设计大型复杂系统的理想工具，因为构建物理原型进行试验代价高昂，耗时太长，有时还不一定成功。

1、什么是AnyLogic？AnyLogic是一款应用广泛的，对离散，连续和混合系统建模和仿真的工具。

它的应用领域包括：控制系统，交通，动态系统，制造业，供给线，后勤部门，电信，网络，计算机系统，机械，化工，污水处理，军事，教育等等。

AnyLogic是一款独创的仿真软件，它以最新的复杂系统设计方法论为基础，是第一个将UML语言引入模型仿真领域的工具，也是唯一支持混合状态机这种能有效描述离散和连续行为的语言的商业化软件。

AnyLogic提供客户独特的仿真方法，即在任何Java支持的平台，或是Web页上运行模型仿真。

AnyLogic是唯一可以创建真实动态模型的可视化工具，即带有动态发展结构及组件间互相联络的动态模型。

2、AnyLogic的建模语言AnyLogic强大而灵活，并提供多种建模方法：基于UML语言的面向对象的建模方法基于方图的流程图建模方法Statecharts（状态机），分为普通的和混合的微分和代数方程用Java建模AnyLogic的建模语言是UML-RT的扩展。

AnyLogic技术优势

AnyLogic技术优势1、支持基于智能体（也称主体、代理）建模，是唯一支持多Agent仿真的商业软件。

比传统的Agent仿真软件，如Swarm、RePast等易学好用。

2、同时支持基于智能体、离散事件、系统动力学、Petri网、行人和交通仿真，并且可以以任意组合方式进行混合仿真。

3、完全基于Java开发，建模环境定制于流行的软件开发工具Eclipse；支持几乎所有Java应用，能够利用丰富的Java资源。

4、可以导出模型，脱离软件环境在互联网上运行或集成到其他程序中。

5、用户可以通过二次开发，制作自己的用户控件库。

6、行人仿真基于社会力模型（Social Force Model），比传统的仿真软件更贴近真实的行人特征。

7、具有丰富的外部数据接口，可以直接读写文本文件、Excel文件、数据库文件，具有GIS（地理信息系统）模块。

8、原厂直接提供中文版软件。

9、提供64位版本软件，支持运行大规模模型。

10、可提供专业模型调试功能：在模型运行中实时监测事件，进行代码级别跟踪调试；提供例如自动代码补全、弹出相关文档、语法高亮、智能缩进、代码错误更正建议等模型开发辅助功能。

11、具有友好的可视化开发环境，可以方便地创建模型，及相关的统计图表、二维及三维动画，并提供模型运行时常用的交互控件，如按钮、滑块、编辑框、单选按钮、复选框等。

12、可以同时打开和编辑多个模型，各模型之间可以复制建模元素。

13、支持仿真、优化、蒙特卡罗、敏感性分析等多种实验类型。

14、方便团队协同开发，支持版本控制软件，如CVS、SVN等。

15、同时支持Windows、Linux、Mac OS等主流计算机操作系统。

AnyLogic行人疏散

仿真软件建模方法AnyLogic®行人和运输库使你能够从详细的“物理空间”层次对行人和车辆进行建模：每个对象的大小，对象的加速和减速能力，对象的视野范围，墙壁，障碍物，楼梯，驾驶规则，优先次序等等，都得以计入考虑。

借助于仿真，你可以对被建模的系统有更深入的理解，能够更精确地对系统进行测量和优化，能够发现系统中的瓶颈所在，并预测可能出现的危险情况，而若没有仿真则很难发现这些危险。

在你建完模型的同时，较为真实的动画也同时生成了。

AnyLogic®行人和运输库采用了流程图的方式来创建你的模型，你可以轻松的实现你想实现的任意的逻辑，只需要点击鼠标来连接模块并且对模块填入属性。

图1 Anylogic的行人建模方式：流程图社会力算法Anylogic的行人库底层采用社会力模型算法，精确的模拟了人的心理对行动的影响。

◆通过几个连续的拐角证明了行人不会单纯的取最短路径从而造成内弯拥挤而外弯几乎没有人的状况◆在一个狭窄的通道中有一处稍宽一点的地方，在宽的地方的时候行人间的排斥力会加大，并且行人会试图去超越其他行人◆通过两个相向而行的人流来观察行人之间的吸引力在例子当中我们会看到行人会形成一股一股的小的人流，后面的人会跟随前面而行。

（在下面的篮框中我们会明显的看到相同颜色的人形成的人流）◆通过两个出口来验证人群的半圆型拥挤，同时验证人群的从众性物理环境的模拟行人库除了算法上的优势以外，还有强大的物理环境的模拟功能，不管是电梯，楼梯，各种设备，甚至是电动门。

等等。

如下图示例中红圈所示，anylogic的行人库可以方便实现诸如楼梯（以一个乘数因子改变行人速度），电梯（在一定区域内拥有一定的速度加成），闸机（进行一定时间的延时后允许通过），以及ATM机，自动售票机等等的设备。

最重要的是，这些所有的活动都会对行人的速度有影响，就像真实的环境一样！通过行人库提供的模块，还可以实现诸如引导路径，这个在疏散中对于逃生路径的设置是非常方便的。

anylogic介绍--(社会力)行人疏散方面

仿真软件建模方法AnyLogic®行人和运输库使你能够从详细的“物理空间”层次对行人和车辆进行建模：每个对象的大小，对象的加速和减速能力，对象的视野范围，墙壁，障碍物，楼梯，驾驶规则，优先次序等等，都得以计入考虑。

借助于这个库，你可以对被建模的系统有更深入的理解，能够更精确地对系统进行测量和优化，能够发现系统中的瓶颈所在，并预测可能出现的危险情况，而若没有这个库则很难发现这些危险；你也可以生成最为真实的动画。

AnyLogic®行人和运输库采用了流程图的方式来创建你的模型，你可以轻松的实现你想实现的任意的逻辑，只需要点击鼠标来连接模块并且对模块填入属性。

图1 Anylogic的行人建模方式：流程图社会力算法Anylogic的行人库底层采用社会力模型算法，精确的模拟了人的心理对行动的影响。

◆通过几个连续的拐角证明了行人不会单纯的取最短路径从而造成内弯拥挤而外弯几乎没有人的状况◆在一个狭窄的通道中有一处稍宽一点的地方，在宽的地方的时候行人间的排斥力会加大，并且行人会试图去超越其他行人◆通过两个相向而行的人流来观察行人之间的吸引力在例子当中我们会看到行人会形成一股一股的小的人流，后面的人会跟随前面而行通过两个出口来验证人群的半圆型拥挤，同时验证人群的从众性物理环境的模拟行人库除了算法上的优势以外，还有强大的物理环境的模拟功能，不管是电梯，楼梯，各种设备，甚至是电动门。

等等。

如上图示例中红圈所示，anylogic的行人库可以方便实现诸如楼梯（以一个乘数因子改变行人速度），电梯（在一定区域内拥有一定的速度加成），闸机（进行一定时间的延时后允许通过），以及ATM机，自动售票机等等的设备。

最重要的是，这些所有的活动都会对行人的速度有影响，就像真实的环境一样！通过行人库提供的模块，还可以实现诸如引导路径，这个在疏散中对于逃生路径的设置是非常方便的。

（如上图大红框所示）另外下面的红框展示了“吸引”这样的一种效果，现实中可能是某种引导标志或者领导者。

AnyLogic软件功能介绍

AnyLogic软件功能介绍操作系统支持Windows 7及XP支持Mac OS X 10.6及以上版本支持基于GTK的Linux，例如Ubuntu Linux 8.04及以上版本或SuSE Open Linux 10.2及以上版本建模方法系统动力学：通常用于长期的战略模型，并假设建模的对象高度聚合。

在动力学模型中，人、产品、事件和其他离散项都是以数量代表，因此它们就失去了所有的个体属性、历史或动态变化。

如果问题适合这种抽象程度，系统动力学会是可以使用的正确方法。

AnyLogic采用了为系统动力学建模者所熟悉的方式来设计和模拟反馈结构（存量、流程图和决策规则，包括数组变量又叫下标）。

用户可以依次定义存量和流变量使用公式中的自动“代码补全”为了模型有更好的易读性，可以定义“影子”变量使用表函数（查找表）、线性或样条曲线插值定义枚举和范围类型的维度定义子维度和子范围定义任意维度的数组变量每个数组变量的不同部分可以使用多种公式使用特定的系统动力学和标准Java的数学函数基于智能体：是本质上分散的、以个体为中心的（和系统层相反）模型设计途径。

建模者在设计基于智能体的模型时，确定主动实体，即智能体（可以是人、公司、项目、资产、车辆、城市、动物、船、产品等），定义它们的行为（主要驱动力，反应、记忆、状态等），并将它们置于某个环境里，建立连接，然后运行仿真。

那时，整体的（系统层）行为就是个体行为交互的结果。

AnyLogic是唯一能够有效的支持智能体建模的工具，用户可以将基于智能体的建模方法和其他方法相结合。

AnyLogic基于智能体建模提供了一些可重复使用的设计模式，包括：模型结构智能体同步空间（连续、离散或GIS地图）、移动性、空间动画智能体联系（网络，社会网络）和交流智能体的动态创建和消失离散事件：世界上我们观察到的绝大多数过程是由连续的变化所构成的。

然而，当我们试图分析这些过程时，分解连续的过程为离散的部分以简化分析是很有意义的。

基于AnyLogic的商业建筑应急疏散模拟仿真研究

基于AnyLogic的商业建筑应急疏散模拟仿真研究基于AnyLogic的商业建筑应急疏散模拟仿真研究随着人口的不断增长和城市化的加速发展，商业建筑的规模和数量也在不断增加。

面对突发事件，如火灾、地震等，商业建筑的应急疏散方案显得尤为重要。

然而，传统的应急疏散方案设计方法往往缺乏实际的数据支持，且很难预测和评估不同情景下的疏散效果。

为了提高商业建筑的应急疏散效率和安全性，本文利用AnyLogic软件对商业建筑的应急疏散进行模拟仿真研究。

首先，本文通过对商业建筑不同功能区域的调查和分析，建立了商业建筑的空间布局模型。

基于该模型，我们对商业建筑进行了三维重建，并导入AnyLogic软件中。

其次，根据商业建筑的平面布局和人员流动规律，我们设置了不同的仿真场景和模拟参数。

模拟参数包括人员数量、速度、智能逃生指引等。

通过不同参数的组合，我们模拟了多种灾害情景，如火灾、地震等，评估了商业建筑应急疏散效果。

在建模过程中，本文充分考虑了商业建筑内部的人员行为和环境因素。

我们引入了行为模型，模拟了人员的移动、躁动和堵塞等行为。

同时，我们还考虑了商业建筑的安全出口设置、疏散通道宽度、疏散时间等因素，以更准确地评估商业建筑的疏散效果。

通过模拟仿真实验，本文发现了一些重要的结论。

首先，商业建筑内的人员密度和疏散时间存在正相关关系。

当人员密度增加时，疏散时间将显著延长。

其次，商业建筑的疏散效果与出口设置和通道宽度有关。

合理设置出口数量和宽度可以提高商业建筑的疏散效率。

此外，智能逃生指引系统的引入可以有效缩短疏散时间和减少人员堵塞。

基于以上研究结果，本文提出了一些建议，以优化商业建筑的应急疏散方案。

首先，在商业建筑规划阶段，应考虑人员密度和疏散时间的关系，合理设置商业建筑的出口数量和通道宽度。

其次，建议引入智能逃生指引系统，提供实时的疏散路线和安全信息，减少人员堵塞。

此外，需要在商业建筑内部设置应急标志和安全出口指示，提高人员的疏散意识和应急反应能力。

基于AnyLogic的地铁应急客流疏散方案的设计

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科技创新
科技风 "#"$ 年 " 月
在扶梯$楼梯等地方"容易使人群高度聚集"导致整体疏散效率的降低#
所以本文设计了新的优化方案"有以下两点! 在站台层两端设置紧急逃生楼梯# 因为行政中心站的扶梯在站台层中央"正常情况下所有的乘客须来到中心处才能够到达站厅层从而出站"而紧急状况下由于行人易表现出高度紧张的心理状态"扶梯处会出现明显的拥挤"且扶梯的位置不利于列车两端离扶梯较远处的行人疏散"所以优化方案采用在站台层两端设置紧急逃生楼梯"此楼梯直接通向站台层的出口附近"行人可直接从出口迅速离开地铁站# 平时将紧急逃生楼梯关闭"防止乘客逃票等行为# 增加扶梯的数量# 因为在紧急疏散时人群由于产生恐慌的心理导致秩序混乱"造成扶梯入口处拥挤"根据站台和站厅内的行人密度和行人平均行走速度"预计增加 ) 台扶梯能够缓解疏散时的拥挤情况"提高通行效率# &仿真模型验证 3&$ 计算理论时间 +地铁设计规范 LM6%$612)%$(,乘客疏散时间计算公式! <J$K& @$K@)' *-%&') ;$%& N2$' K;)% M* . &0F/-))* 3&$&$ 计算扶梯的通过能力根据地铁设计规范中的标准"自动扶梯的最大通过能力为 01)% 人次 *O"李胜利等通过社会力模型对人员出现恐慌行为时的疏散行为进行分析"得出若自动扶梯口人员表现出恐慌行为"其疏散效率为有序疏散的 1%9)3* # 所以将本次计算中扶梯的通过能力 ;$ 取 15 人 *F/-/F# 3&$&) 疏散楼梯的通过能力楼梯通行能力的计算公式!

AnyLogic软件功能介绍

AnyLogic软件功能介绍操作系统支持Windows 7及XP支持Mac OS X 10.6及以上版本支持基于GTK的Linux，例如Ubuntu Linux 8.04及以上版本或SuSE Open Linux 10.2及以上版本建模方法系统动力学：通常用于长期的战略模型，并假设建模的对象高度聚合。

在动力学模型中，人、产品、事件和其他离散项都是以数量代表，因此它们就失去了所有的个体属性、历史或动态变化。

如果问题适合这种抽象程度，系统动力学会是可以使用的正确方法。

AnyLogic采用了为系统动力学建模者所熟悉的方式来设计和模拟反馈结构（存量、流程图和决策规则，包括数组变量又叫下标）。

用户可以依次定义存量和流变量使用公式中的自动“代码补全”为了模型有更好的易读性，可以定义“影子”变量使用表函数（查找表）、线性或样条曲线插值定义枚举和范围类型的维度定义子维度和子范围定义任意维度的数组变量每个数组变量的不同部分可以使用多种公式使用特定的系统动力学和标准Java的数学函数基于智能体：是本质上分散的、以个体为中心的（和系统层相反）模型设计途径。

建模者在设计基于智能体的模型时，确定主动实体，即智能体（可以是人、公司、项目、资产、车辆、城市、动物、船、产品等），定义它们的行为（主要驱动力，反应、记忆、状态等），并将它们置于某个环境里，建立连接，然后运行仿真。

那时，整体的（系统层）行为就是个体行为交互的结果。

AnyLogic是唯一能够有效的支持智能体建模的工具，用户可以将基于智能体的建模方法和其他方法相结合。

AnyLogic基于智能体建模提供了一些可重复使用的设计模式，包括：模型结构智能体同步空间（连续、离散或GIS地图）、移动性、空间动画智能体联系（网络，社会网络）和交流智能体的动态创建和消失离散事件：世界上我们观察到的绝大多数过程是由连续的变化所构成的。

然而，当我们试图分析这些过程时，分解连续的过程为离散的部分以简化分析是很有意义的。

Anylogic说明

AnyLogic产品简介2006进入中国。

很快，Anylogic就得到多所重点大学的青睐：包括清华大学、北京邮电大学、华中科技大学在内的十余所高校已经成为了Anylogic的首批用户。

1)什么是AnyLogic？AnyLogic是一款独创的仿真软件，用于设计包括离散、连续、主体（Agent）以及混合行为的复杂系统。

AnyLogic以最新的复杂系统设计方法论为基础，是第一个将UML语言引入模型仿真领域的工具，也是唯一支持混合状态机这种能有效描述离散和连续行为的语言的商业化软件。

AnyLogic可以快速地构建设计系统的仿真模型和硬件环境，如物理设备和操作人员。

2)Anylogic应用领域◆ 战略层市场与竞争研发项目管理社会和生态系统动力学城市动力学卫生经济学◆ 操作层供应链交通废料管理电力网运输动态系统与控制机电系统保健计算机与电信网络医院急诊部呼叫中心物流与仓储工厂车间物料流◆ 物理层行人和车辆的移动公路和快速路的交通服务区，体育馆，博物馆，机场等的布局计划紧急情况及人员疏散AnyLogic的动态仿真具有独创的结构，用户可以通过模型的层次结构，以模块化的方式快速地构建复杂交互式动态仿真。

AnyLogic独特的核心技术和领先的用户接口使其成为设计大型复杂系统的理想工具。

3)AnyLogic的特点AnyLogic与JavaAnyLogic除了包含了图形化建模语言外，也允许使用者用Java编程语言去扩展仿真模型。

Java是AnyLogic的原生语言，不但可以通过编写Java程序来定制模型，而且可以使用Java applets生成模型，任何标准的网络浏览器都可以打开模型。

这些Java applets的模型可以放置在网站上，发布给使用者，作为决策支援的基础工具.多种建模方法AnyLogic可以建立离散事件模型(DE)、系统动态(SD)模型以及主体(AB)模型。

系统动态及离散事件是传统的模拟方法，基于主体的建模是最新的方法。

Anylogic人群疏散方面,地铁入口模型(二)-加入行人流

1
பைடு நூலகம்
Anylogic中国
设置 animaiton.entry 为行人流的入口点定义了行人流的入口点。选择表示行人流入口的动画形体。 ② 加入一个 PedSink 对象，并将它与 PedSource 对象连接起来。PedSink 对象用于将进入系统的行人移出系统。这一对象通常用作行人流的终点。设置此对象的如下属性：
选择 true 设置
animation.exit 为乘客流出口点强制乘客在离开仿真环境之前必须通过所指定的出口点。
2
Anylogic中国
定义乘客流的出口点。选择代表乘客流出口的动画形体。 ③ 加入一个PedFloor对象。这一对象在你希望定义一个由一些边界限制的楼层时被
使用 1。设置此对象的如下属性：
保留此值为 base floor
为此楼层设置墙壁由于我们希望使用这一楼层作为我们模型中的下层，因此保留此值为默认值。为此目的，我们使用早先绘制的 animation.walls 折线。
1 默认情况下每个模型包含一个未限定的楼层，称之为“基础层”（base floor）。为了解更多怎样创建多层模型的信息，请学习第二个教程模型。
Anylogic中国
加入行人流
现在我们将完成创建仿真行人流的简单模型。我们需要加入库对象，以向被仿真环境中加入或从其中移出行人。
► 创建模型流程图
① PedSource ② PedSink ③ PedFloor
① 加入一个 PedSource 对象。PedSource 对象用于生成行人。请参考行人库参考手册（Pedestrian Library Reference Guide）以了解所有行人库对象的描述信息。为打开 AnyLogicTM 行人库参考手册，从 Help（帮助）菜单中选择对应的菜单项。设置此对象的如下属性：

anylogic介绍

anylogic介绍
AnyLogic是一款多典型仿真软件，具有动态系统仿真、离散事件仿真和系统动力学建模等几种主要仿真方法。

它可以帮助用户建立、验证和优化复杂的商业和工业系统。

AnyLogic 提供了一系列工具和功能，用于建模和分析各种系统，包括供应链、制造、交通运输、医疗保健等领域。

用户可以将各种元素（例如车辆、设备、人员）放入模型中，并模拟它们之间的相互作用和行为。

同时，AnyLogic还提供了灵活的实验设计和结果分析功能，以帮助用户评估不同方案的效果并做出优化决策。

AnyLogic还支持与其他工具和系统的集成，例如GIS（地理信息系统）、MATLAB 和数据库。

这使得模型能够更好地与实际情况对接，并且可以方便地获取和处理数据。

总而言之，AnyLogic是一个功能强大且灵活的仿真软件，可以帮助用户解决复杂系统建模和优化问题。

无论是学术研究还是商业应用，AnyLogic都是一款可靠的选择。

基于AnyLogic仿真的恐慌情景行人疏散研究

基于AnyLogic仿真的恐慌情景行人疏散研究
李华;范帅超;张茹梦
【期刊名称】《消防科学与技术》
【年(卷),期】2024(43)3
【摘要】为了反映恐慌情景下行人疏散的变化规律,基于Anylogic软件进行仿真分析。

通过引入情绪因子和信息因子,量化恐慌传播系数和信息传播系数,建立群体恐慌动力学模型,运用蒙特卡洛等方法进行群体心理的量化分析,划分恐慌程度等级为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级。

运用该模型分析不同密度、不同恐慌等级下的恐慌人员疏散规律。

研究结果表明:低密度情景下恐慌对疏散效率的影响较低,中、高密度情景下,适度恐慌可以降低疏散时间,超出临界范围会导致疏散的延缓。

场景模拟可以看出,适度恐慌下人员疏散迅速有序,相反,过度恐慌下人员疏散缓慢混乱。

【总页数】6页(P356-361)
【作者】李华;范帅超;张茹梦
【作者单位】西安建筑科技大学资源工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】X913.4;TP391
【相关文献】
1.基于Anylogic的铁路客运站火灾疏散仿真研究
2.基于AnyLogic模型的枢纽机场航站楼旅客应急疏散仿真研究
3.基于AnyLogic仿真的地铁应急疏散研究
4.基
于AnyLogic仿真的施工现场安全事故应急疏散研究5.基于AnyLogic的地铁应急疏散仿真研究
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