[发明专利]基于鸡群算法和社会力模型的人群疏散仿真方法及系统

说明书

本公开公开了一种基于鸡群算法和社会力模型的人群疏散仿真方法及系统，包括获取疏散场景参数特征，创建疏散场景模型，在疏散场景模型中，进行全局路径规划，得到疏散场景的出口数量；根据出口数量，对疏散场景模型内的人群采用鸡群算法进行分组，得到各群组的引领者、子群引领者以及子群跟随者；根据各群组中个体的角色，采用相应的社会力模型动态规划个体的运动路径，进行人群疏散仿真。针对人群疏散中的小群体现象，采用鸡群算法对疏散人群分类，并且对分类后的人群采用不同的社会力模型进行疏散；真实的反映疏散人群的各种关系，并在引领者的引领下进行疏散，提高疏散效率。

技术领域

本公开涉及疏散仿真技术领域，特别是涉及一种基于鸡群算法和社会力模型的人群疏散仿真方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

近年来，随着社会经济的高速发展，各种聚集了大量人群的大型公共活动不断增多，在一些人员密集的公共建筑场所内，由于在建筑设计上的不合理，以及应急管理方面的不到位，当发生各种紧急突发事件，人员需要紧急撤离时，容易造成疏散人群的拥挤和阻塞，甚至发生严重的人员踩踏事故。

突发事件下的人群疏散是一项复杂的系统工程，在实际应用中通常使用疏散实验的方式获取合适的疏散预案。该方式具有针对性强、信息量丰富等特点。然而，由于存在人员安全无法保障、实验投入大等不可避免的问题，计算机仿真成为研究突发事件下人群疏散的最有效的方法。

鸡群算法(chicken swarm optimization，CSO)是一个新兴的群智能算法，2014年由中国学者孟献兵通过模拟鸡群中等级制度和群体觅食行为而提出。在一个鸡群中公鸡、母鸡、小鸡有着不同的等级和职责：公鸡属于鸡群最高等级，它的职责是领导鸡群寻找食物和抵御入侵者；母鸡处于鸡群的中间等级，它的职责一般是追随公鸡并保护小鸡；小鸡处于鸡群的最低等级，它的职责主要是跟着鸡妈妈去觅食。

利用计算机仿真人群疏散问题需要考虑到众多影响群体运动的因素，根据社会心理学的观点，群体可以分为具有不同特征的小群体。在公共场所内，人群中的行为簇现象会更加明显，而行人的聚集也会造成小群体，这些特征不论在模型搭建还是仿真模拟时都需要加以考虑。小群体可分为两类：第一类小群体从人群进入建筑物时就形成，成员一般由家人、情侣和朋友等组成，这类小群体成员少、内部联系紧密，定义为紧密型小团体；第二类小群体在逃生时形成，成员一般由对附近环境熟悉的人员吸引周围的人聚集成了小群体一起逃生，这类小群体成员多、内部联系不紧密，定义为逃生型小团体。

在现有技术的人群疏散仿真中，据发明人了解，在人群疏散仿真的真实性问题上，如何真实反映人群分组行为以优化疏散过程，以及如何提高疏散效率，尚缺乏有效的解决方案。

发明内容

为了解决上述问题，本公开提出了一种基于鸡群算法和社会力模型的人群疏散仿真方法及系统，针对人群疏散中的小群体现象，采用鸡群算法对疏散人群分类，并且对分类后的人群采用不同的社会力模型进行疏散；真实的反映疏散人群的各种关系，并在引领者的引领下进行疏散，提高疏散效率。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

第一方面，本公开提供一种基于鸡群算法和社会力模型的人群疏散仿真方法，包括：

获取疏散场景参数，创建疏散场景模型，在疏散场景模型中，进行全局路径规划，得到疏散场景的出口数量；

根据出口数量，对疏散场景模型内的人群采用鸡群算法进行分组，得到各群组的引领者、子群引领者以及子群跟随者；

根据各群组中个体的角色，采用相应的社会力模型动态规划个体的运动路径，进行人群疏散仿真。

第二方面，本公开提供一种基于鸡群算法和社会力模型的人群疏散仿真系统，包括：