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第1章 总论1

1.1 行人行为1

1.1.1 正常行为1

1.1.2 恐慌状态下的行为2

1.2 行人建模与仿真2

1.3 行人建模3

1.3.1 行人动力学宏观特性3

1.3.2 行人动力学微观特性5

1.3.3 现有行人模型分类5

1.3.4 离散选择模型6

1.3.5 元胞自动机模型7

1.3.6 排队论模型9

1.3.7 基于导航的模型10

1.3.8 流体动力学模型11

1.3.9 社会力模型12

1.3.10 基于智能主体的模型13

1.3.11 基于优化的模型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 机器人和行人避碰19

1.6 疏散20

1.6.1 疏散标准20

1.6.2 疏散模型分类21

1.6.3 疏散模型比较22

参考文献25

第2章 基于元胞自动机模型的扩展交织区行人流线分析33

2.1 交织区33

2.2 交织区设置方式34

2.3 基于背景场和行人行走习惯的元胞自动机模型35

2.3.1 背景场35

2.3.2 局部运动规则37

2.3.3 靠右行走倾向38

2.4 行人流实验及数值仿真39

2.4.1 单一交织区情形下的行人流仿真39

2.4.2 扩展交织区情形下的行人流仿真40

2.4.3 单一交织区与扩展交织区的比较42

2.4.4 两个瓶颈间隔的影响44

2.5 结论45

参考文献45

第3章 基于元胞自动机和事件驱动模型的商场疏散仿真48

3.1 简介48

3.2 行人疏散相关研究49

3.3 仿真模型50

3.3.1 仿真方法概述50

3.3.2 仿真场景50

3.3.3 系统事件52

3.3.4 模型表达53

3.3.5 移动模式55

3.4 背景场的形成56

3.4.1 静态背景场56

3.4.2 动态背景场59

3.4.3 局部运动规则60

3.5 仿真结果61

3.5.1 仿真算法流程图61

3.5.2 购物场景62

3.5.3 顾客流量变化62

3.5.4 顾客购物时间分布图63

3.5.5 紧急疏散场景64

3.5.6 疏散时间及出口宽度的影响64

3.5.7 疏散时间及人数的关系65

3.5.8 多出口场景65

3.6 结论67

参考文献68

第4章 基于增强学习的行人流仿真72

4.1 增强学习要素72

4.2 Agent-环境接口73

4.3 目标设置和如何达到目标74

4.4 马尔可夫决策过程74

4.5 值函数75

4.6 增强学习在行人流仿真中的应用77

参考文献78

第5章 基于智能计算的行人流模拟80

5.1 粒子群优化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 基于粒子群优化的行人流模拟82

5.2.1 利用粒子群控制计算机图形学中的行人移动82

5.2.2 基于粒子群算法预测行人疏散时间84

参考文献87

附录89