基于群智能的突发事件区域人群疏散模型研究

Emergency evacuation model is the analytical foundation of formulating safe and efficient evacuation strategies scientifically. The existing evacuation models neither solve the problems of integrating both micro and macro models well nor take account of the grouping behavior and the effect of crowd guidance information. According to the emergency disaster model, this project analyzes the behavior characteristic of individual and group, abstracts them as intelligent particles with different size and studies the law of size variation in different conditions. Considering the crowd evacuation behavior of escaping, guidance and obstacle-avoidance in emergency, three methods of the swarm intelligence are adopted, namely particle swarm optimization algorithm, artificial bee colony algorithm and artificial fish swarm algorithm. Then a regional crowd evacuation model in emergency, including the crowd escaping model, crowd guidance model and crowd obstacle avoidance model, is developed based on the swarm intelligence. The research will present an evacuation model being consistent in micro-macro scopic and support emergency management research on public protection both in scientific theories and methods.

突发事件人群疏散模型是科学制定安全、高效疏散策略的分析基础。现有人群疏散模型尚未较好地解决微观与宏观之间的集成问题，未充分考虑小群体聚集疏散现象及引导信息作用。本项目结合突发事件灾害模型，分析个体疏散及小群体聚集疏散行为特征，将疏散个体和小群体抽象为不同粒径的智能粒子，研究不同条件下粒径变化规律；针对突发事件下人群逃逸、引导及避障行为，采用粒子群觅食算法、蜂群引导算法及鱼群避障算法三种群智能方法，构建基于群智能的突发事件区域人群疏散模型，包含人群逃逸模型、人群引导行为模型及人群避障行为模型。研究成果可实现微观－宏观统一框架下的人群疏散模型，为应急管理中的公众保护研究提供科学的理论与方法支持。

突发事件人群疏散模型是科学制定安全、高效疏散策略的分析基础，其研究是公众保护领域的重要课题。.项目研究发现人群疏散过程的混乱与有序程度对个体心理、行为及小群体行为特征具有显著影响，人群疏散时的不稳定性会造成拥挤、踩踏及骚乱等非适应性行为。项目提出并构建了基于疏散熵的人群疏散混乱与有序程度度量模型、基于自组织临界网络的人群疏散稳定性模型及小群体聚集疏散行为模型，揭示了小群体聚集疏散行为机理，进而给出了突发事件下个体疏散的7种典型心理特征、27种典型行为特征及5种小群体聚集疏散行为特征。.提出了粒子粒径的概念，将疏散个体抽象成为单元粒子，小群体抽象为复合粒子，将疏散人群的动态变化映射为粒子粒径的合并与分裂，研究了粒径增加的4种行为和减少的2种行为模式，构建了粒子粒径变化模型，剖析了粒子合并与分裂模式下，粒子临界半径对粒径、疏散熵、粒子平均移动速度和小群体规模的影响关系。.以基于粒子群算法的人群逃逸模型为核心，同时考虑鱼群避障和蜂群引导模式的作用，构建了人群避障行为模型和人群引导行为模型。进而，提出了考虑人群恐慌和密度对速度影响、粒子视野范围、粒子局部感知、动态学习因子更新策略、疏散反应时间和人群分类的粒子群逃逸模型，揭示了突发事件人群疏散过程中逃逸行为、引导行为与避障行为综合作用机制。.基于粒子群人群逃逸模型，并综合考虑粒子粒径变化、小群体聚集、鱼群避障及蜂群引导的作用，最终构成了基于群智能的人群疏散模型。.项目紧密结合国家应急管理战略需求，重视应用落地工作。基于本项目构建的群智能人群疏散模型，自主研发了“区域大规模人群疏散仿真推演与决策支持系统（ESFE）V1.0”，实现了系统云部署。该系统已经与国家自然科学基金应急管理重大研究计划总集成升华平台进行了集成，同时，在上海虹桥枢纽东交通中心和国家会展中心（上海）进行了应用，为各级管理部门提供突发事件人群应急疏散模拟演练、预案分析优化和决策支持手段。