基于人工智能的行人流模擬與仿真

目錄
《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書(shū)》序
前言
第1章 總論 1
1.1 行人行為 1
1.1.1 正常行為 1
1.1.2 恐慌狀態(tài)下的行為 2
1.2 行人建模與仿真 2
1.3 行人建模 3
1.3.1 行人動(dòng)力學(xué)宏觀特性 3
1.3.2 行人動(dòng)力學(xué)微觀特性 5
1.3.3 現(xiàn)有行人模型分類 5
1.3.4 離散選擇模型 6
1.3.5 元胞自動(dòng)機(jī)模型 7
1.3.6 排隊(duì)論模型 9
1.3.7 基于導(dǎo)航的模型 10
1.3.8 流體動(dòng)力學(xué)模型 11
1.3.9 社會(huì)力模型 12
1.3.10 基于智能主體的模型 13
1.3.11 基于優(yōu)化的模型 14
1.3.12 人群的建模 17
1.4 行人仿真 18
1.5 避碰策略 18
1.5.1 行人避碰 18
1.5.2 機(jī)器人和行人避碰 19
1.6 疏散 20
1.6.1 疏散標(biāo)準(zhǔn) 20
1.6.2 疏散模型分類 21
1.6.3 疏散模型比較 22
參考文獻(xiàn) 25
第2章 基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的擴(kuò)展交織區(qū)行人流線分析 33
2.1 交織區(qū) 33
2.2 交織區(qū)設(shè)置方式 34
2.3 基于背景場(chǎng)和行人行走習(xí)慣的元胞自動(dòng)機(jī)模型 35
2.3.1 背景場(chǎng) 35
2.3.2 局部運(yùn)動(dòng)規(guī)則 37
2.3.3 靠右行走傾向 38
2.4 行人流實(shí)驗(yàn)及數(shù)值仿真 39
2.4.1 單一交織區(qū)情形下的行人流仿真 39
2.4.2 擴(kuò)展交織區(qū)情形下的行人流仿真 40
2.4.3 單一交織區(qū)與擴(kuò)展交織區(qū)的比較 42
2.4.4 兩個(gè)瓶頸間隔的影響 44
2.5 結(jié)論 45
參考文獻(xiàn) 45
第3章 基于元胞自動(dòng)機(jī)和事件驅(qū)動(dòng)模型的商場(chǎng)疏散仿真 48
3.1 簡(jiǎn)介 48
3.2 行人疏散相關(guān)研究 49
3.3 仿真模型 50
3.3.1 仿真方法概述 50
3.3.2 仿真場(chǎng)景 50
3.3.3 系統(tǒng)事件 52
3.3.4 模型表達(dá) 53
3.3.5 移動(dòng)模式 55
3.4 背景場(chǎng)的形成 56
3.4.1 靜態(tài)背景場(chǎng) 56
3.4.2 動(dòng)態(tài)背景場(chǎng) 59
3.4.3 局部運(yùn)動(dòng)規(guī)則 60
3.5 仿真結(jié)果 61
3.5.1 仿真算法流程圖 61
3.5.2 購(gòu)物場(chǎng)景 62
3.5.3 顧客流量變化 62
3.5.4 顧客購(gòu)物時(shí)間分布圖 63
3.5.5 緊急疏散場(chǎng)景 64
3.5.6 疏散時(shí)間及出口寬度的影響 64
3.5.7 疏散時(shí)間及人數(shù)的關(guān)系 65
3.5.8 多出口場(chǎng)景 65
3.6 結(jié)論 67
參考文獻(xiàn) 68
第4章 基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的行人流仿真 72
4.1 增強(qiáng)學(xué)習(xí)要素 72
4.2 Agent-環(huán)境接口 73
4.3 目標(biāo)設(shè)置和如何達(dá)到目標(biāo) 74
4.4 馬爾可夫決策過(guò)程 74
4.5 值函數(shù) 75
4.6 增強(qiáng)學(xué)習(xí)在行人流仿真中的應(yīng)用 77
參考文獻(xiàn) 78
第5章 基于智能計(jì)算的行人流模擬 80
5.1 粒子群優(yōu)化 80
5.1.1 粒子群算法起源 80
5.1.2 粒子群算法基本思想 81
5.1.3 粒子群算法流程 82
5.2 基于粒子群優(yōu)化的行人流模擬 82
5.2.1 利用粒子群控制計(jì)算機(jī)圖形學(xué)巾的行人移動(dòng) 82
5.2.2 基于粒子群算法預(yù)測(cè)行人疏散時(shí)間 84
參考文獻(xiàn) 87
附錄 89