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申请/专利权人：华中科技大学

摘要：本发明公开了一种基于领导者和恐慌情绪的多智能体疏散仿真方法和系统，属于人群疏散技术领域。本发明分析影响个体疏散的属性及行为，将疏散个体抽象为Agent。考虑不同个体之间、个体和环境之间的相互作用，对人群中个体的从众、跟随领导者、恐慌情绪和障碍物避让角度进行研究，建立基于多Agent人群疏散模型，更加真实地模拟人群疏散过程，能够更加真实地模拟紧急情况下的人群疏散。本发明提出改进粒子群算法，作为疏散过程中个体路径选择策略。考虑视野因素，对建筑物内疏散场景进行区域的划分，研究视野受限对个体路径选择的影响，并对粒子的全局最优个体选择策略进行优化，使得改进的粒子群算法更加符合建筑物内人群疏散的实际情况。

主权项：1.一种基于领导者和恐慌情绪的多智能体疏散仿真方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1.初始化阶段：建立室内场景的连续疏散场景模型，将普通个体初始化为Agent，所述Agent包含位置、速度、类型、周围环境、恐慌情绪方面的属性，所述类型包括领导者、保守型普通个体、稳重型普通个体和敏感型普通个体；S2.感知阶段：每个Agent通过与其它Agent行为及环境状况参数值进行信息交互，并且将所得信息传递给决策阶段；所述领导者在感知阶段获取的信息是周围障碍物和是否有普通个体跟随；普通个体在感知阶段获取的信息是周围障碍物、视野范围内是否存在领导者、视野范围内的其他个体的恐慌情况；S3.决策阶段：每个Agent根据感知阶段获取的信息，通过分析自身能力和所处的环境状况按照最快的疏散原则做出疏散决策；所述领导者的疏散决策为：①朝最近的出口移动；②如果有普个体跟随，就配合跟随者的速度；③在行进过程中进行与其他Agent、障碍物的避碰；所述普通个体的疏散决策为：①如果发现出口，直接向出口移动；②如果能看到领导者，跟随此领导者运动；③既不能看到出口或是又看不到领导者，选择跟随视野范围内的其他普通个体移动；④视野内看不到人，随机选择一个方向进行移动；⑤在行进过程中进行与其他Agent、障碍物的避碰；S4.行动阶段：每个Agent响应决策阶段的疏散决策，进行移动，移动之后更新信息进入下个循环的感知阶段；其中，初始化阶段中，所述Agent的属性定义如下： 其中，id表示Agent的唯一标识编号；post表示Agent在连续型的疏散空间模型的位置；表示Agent的实际速度矢量；type表示Agent的类型，0表示领导者，1表示保守型普通个体，2表示稳重型普通个体，3表示敏感型普通个体；Re表示Agent的视野半径；dent表示Agent以Re为半径的圆形视野范围内的人群密度；vmax表示Agent最大速度，根据人群密度dent得到；Ft表示是否感染情绪，0表示未感染，1表示已感染，领导者始终为0，表示领导者情绪不会被其他人影响；et表示Agent的情绪值，eholdt表示Agent的可承受情绪值，领导者始终为10000，表示领导者情绪不会被其他人影响；PN表示Agent的情绪感知系数，领导者始终为0，表示领导者情绪不会被其他人影响；dim表示Agent的情绪衰减系数，panict表示Agent的恐慌心理值，参数et、eholdt、PN、dim和panict由Agent的type和Ft共同决定，t表示时间步；行动阶段中，速度更新方式具体如下：对于领导者，速度更新包括以下步骤：i根据改进的粒子群算法，迭代计算领导者速度，计算公式如下； ii根据跟随他的普通个体情况，对计算得到的领导者速度进行调整；iii根据周围的障碍物情况，对调整后的领导者速度进行更新；对于普通个体，速度更新包括以下步骤：i根据改进的粒子群算法，迭代计算普通个体速度；分为五种情形：A.若普通个体i视野范围内能够看到附近的出口，则普通个体i的速度公式为： B.当普通个体i看不到出口但是能看到视野范围内的领导者且若适应度fitnessl≥fitnessi，则普通个体i的速度公式为： C.当普通个体i看不到出口但是能看到视野范围内的领导者且fitnessl＜fitnessi，则普通个体i的速度公式修正为： D.若普通个体既看不到出口又看不到领导者，但能看到附近的其他普通个体，则普通个体i的速度更新修正为： E.若普通个体视野范围内看不到任何普通个体，则普通个体的速度更新公式为： 其中，下标l表示领导者；Pbestlt表示领导者历史最好位置；xlt表示领导者的位置；xeixt表示出口位置；c1表示个体历史最优解部分的权重；c2表示群体最优解部分的权重；r1和r2是介于[0，1]之间的随机数；w为惯性权重；ml表示领导者质量，Ωl表示领导者邻域；表示领导者和邻域中个体j之间的作用力；下标i表示普通个体i；Pbestit表示普通个体i历史最好位置；xit表示普通个体i的位置；mi表示普通个体i质量，Ωi表示普通个体i邻域；表示普通个体i和邻域中个体j之间的作用力；herd表示从众系数；表示普通个体i和j之间的吸引力；xrand表示环境中的任意一个位置；适应度为粒子与出口之间的距离，用以衡量粒子自身位置的好坏，适应度的计算如以下公式所示：fitnessi＝disi,exit；根据情绪值计算普通个体的恐慌情绪值，根据恐慌情绪值调整普通个体速度；具体如下：①对于情绪未感染Agent，计算情绪值；②基于情绪值，更新恐慌值③在恐慌情绪下，更新速度其中，c1、c2和c3为比例常数，c4是一个常数，若普通个体还在疏散现场，不为0；若普通个体逃离现场为止，则为0；表示计算的情绪值；Q表示邻域Ωi恐慌累计值；代表普通个体i的期望速度；vmax代表普通个体i最大速度；ii根据周围的障碍物情况，对调整后的普通个体速度进行更新。

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