[发明专利]用于群体安全行为定性模拟算法的过滤方法、系统及应用

权利要求书

1.一种用于群体安全行为定性模拟算法的过滤方法，其特征在于，所述用于群体安全行为定性模拟算法的过滤方法包括：

量化系统状态变量，把系统状态变量的变化强度拆分成变化方向和变化时间，把原本的系统状态变量S_i＝qval_si,qdir_i转化为S_i＝qval_si,qdir_i’,qdt_i，将图形符号映射成数值；

计算社会场，计算当前状态第i种状态组合的系统状态变量与初始状态的社会场变化量SFs_i，并计算最小变化量min{SFs_i}，筛选出最合理的状态组合；

变量还原，计算得出的最合理的状态组合，按拆分规则逆向推算，获得过滤后的模拟结果。

2.如权利要求1所述的用于群体安全行为定性模拟算法的过滤方法，其特征在于，所述量化系统状态变量具体包括：把qdir_i拆分成变化方向qdir_i′和变化时间qdt_i，那么系统状态变量则可表示为S_i＝qval_si,qdir_i’,qdt_i，其中，qdir_i’＝{-1,0,1}，分别表示“负方向”、“无变化”和“正方向”，qdt_i＝{0,1,2}，分别表示“无变化”、“短时间”和“长时间”；

①初始阶段，群体成员习惯所处的环境和规章制度，以此时的群体社会场为基准，对系统状态变量进行量化；

②当出现多种状态组合需要进行过滤时，则把当前阶段的系统状态变量做量化处理。

3.如权利要求1所述的用于群体安全行为定性模拟算法的过滤方法，其特征在于，所述计算社会场具体包括：在某一阶段存在n种不同的状态组合，需要逐一计算此时每种状态组合相对于初始状态的社会场变化量，计算方法如公式所示：

式中，qval₀表示初始状态下系统状态变量的定性值；qval_i表示当前状态下第i种状态组合的系统状态变量的定性值；qdir₀'表示量化后初始状态下系统状态变量的变化方向；qdir_i'表示量化后当前状态下第i种状态组合的系统状态变量的变化方向；qdt₀表示量化后初始状态下系统状态变量的变化时间；qdt_i表示量化后当前状态下第i种状态组合的系统状态变量的变化时间；SFs_i表示当前状态第i种状态组合的系统状态变量与初始状态的社会场变化量。

4.如权利要求1所述的用于群体安全行为定性模拟算法的过滤方法，其特征在于，所述计算最小变化量min{SFs_i}具体包括：通过计算得出社会场最小变化量，筛选最合理的状态组合，求解min{SFs_i}。

5.如权利要求1所述的用于群体安全行为定性模拟算法的过滤方法，其特征在于，所述变量还原具体包括：计算得出min{SFs_i}后，把对应的状态组合中的系统状态变量按照表1所示规则进行逆向推算，还原成可定性模拟的表达式，即可得出本阶段的模拟结果(S_i＝qval_si,qdir_i)；

当再次出现多种状态组合时，则重复量化系统状态变量、计算社会场、变量还原获取模拟结果。

6.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：

把系统状态变量的变化强度拆分成变化方向和变化时间；

计算当前状态第i种状态组合的系统状态变量与初始状态的社会场变化量，筛选出最合理的状态组合；

把计算得出的最合理的状态组合，按拆分规则逆向推算，获得过滤后的模拟结果。