[发明专利]一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法及系统

权利要求书

1.一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法，其特征在于，包括：

构建基于随机事件的情绪感染模型，通过事件发生强度对人群情绪感染的过程进行量化；

构建基于霍克斯过程的干预模型，通过所述干预模型根据人群事件发生强度的变化自适应地调整干预强度；

构建恐慌情绪优化的成本目标函数，并使用人工蜂群最优干预情绪感染算法求解最优干预强度，根据当前个体的无碰撞速度，进行人群疏散仿真运动；

其中，所述人群事件发生强度需要计算人群中的感染速率和恢复速率，和当前人群中的情绪感染者人数和易感者人数、当前人群总人数；用感染率、恢复率、感染人数、易感人数、总人数求得感染事件发生强度和恢复事件发生强度。

2.如权利要求1所述的一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法，其特征在于，所述构建基于随机事件的情绪感染模型，包括：

构建所述情绪感染模型的感染事件发生强度和恢复事件发生强度；

由所述的感染事件发生强度和恢复事件发生强度得到状态转移概率；

构建人群状态转移矩阵，计算各个时刻的人群状态；

由此可以根据所述状态转移矩阵得到场景中情绪感染者状态的情绪感染模型，根据所述情绪感染模型可以获取场景中情绪感染者状态的变化情况。

3.如权利要求1所述的一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法，其特征在于，所述构建基于霍克斯过程的干预模型，包括：

首先，提出一种针对情绪感染的干预措施，所述干预策略分为两部分，第一部分是减小感染者的感染能力，从而降低人群中的感染率，第二部分是加入人工治疗，帮助受到情绪感染的人尽快冷静下来，提高人群的恢复率；同时，分别表示两种控制策略的强度，对于两种控制强度使用点过程来进行建模，并且选用点过程中的霍克斯过程对所述两种控制强度进行建模。

4.如权利要求1所述的一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法，其特征在于，所述恐慌情绪优化的成本目标函数如下所示：

C(t)＝ηf_s(t)+σf_r(t)

其中，C(t)表示在t时刻采取两种控制措施产生的代价，f_s(t)和f_r(t)分别表示在t时刻人为施加的隔离强度和治愈强度，η表示隔离单位个体的成本，σ表示治愈单位个体的成本；

所述最优化控制的策略是尽可能最大化收益最小化成本，因此，需要定义一个收益率来衡量优化效果，所述收益率形式如下所示：

其中，E(t)表示在t时刻的收益率，I(t)表示在t时刻情绪感染者的数量，I^*(t)表示；表示经过干预后情绪感染者在t时刻的数量；

通过求解干预强度的最优参数，使干预强度达到最优，从而使收益率达到最大。

5.如权利要求1所述的一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法，其特征在于，所述方法通过人工蜂群最优干预情绪感染算法进行优化求解，其求解过程包括：初始阶段，确定种群数、最大迭代数控制参数，并且在初始空间随机生成候选解，将所述候选解带入目标函数计算候选解的适应度值，并记录最大适应值对应的候选解；

搜索阶段，引领蜂在已知解的附近寻找新的解，并将其记录下来，计算它的适应度值，若新解的适应度值优于旧解，则引领蜂记住新解忘记旧解，反之，保留旧解，在所有引领蜂完成搜寻过程之后，引领蜂会将解信息与跟随蜂分享，跟随蜂计算每个解的选择概率进行选择，

当迭代次数达到最大值时，算法停止获得最优的干预强度参数。