考虑动态交通流的停车场车辆最优疏散模型

为有效地制定停车场车辆疏散方案,缩短车辆疏散时间,研究了考虑道路网动态交通流特征的停车场车辆最优疏散模型. 首先,根据排队论将停车场每个出口车道的车辆排队抽象成一个M/M/1/1排队系统,分析出口道路交通流车头时距对车辆离开率的影响,从而估算车辆在停车场内的排队时间. 其次,构建道路网节点交通流均衡模型和路段交通流均衡模型模拟车辆的疏散路径选择行为,并估算疏散车辆的行驶时间以及在交叉口的延误时间. 最后,选取一个具有4个出口的停车场进行车辆疏散仿真模拟. 研究结果表明:出口处道路交通流车头时距对停车场车辆排队时间、行驶时间和总疏散时间均有显著影响,并且车辆在道路网中最优路径的选择主要受非疏散交通流影响;该模型能模拟停车场车辆在疏散过程中的动态交通特征及时间消耗,根据出口处道路交通流车头时距动态调整车辆离开率,提升疏散效率.      

考虑心理压力的地铁站台乘客疏散模型

分析了紧急情况造成的心理压力对地铁站台乘客疏散行为产生的影响,建立了心理压力与滞留时间、局部密度、危险源距离的数量关系;研究了心理压力下的疏散期望速度,建立了修正期望速度模型,并修正了社会力模型;针对站台乘客疏散过程,设计了多智能体感知和决策流程,建立了基于多智能体技术的疏散仿真模型,对乘客从接收疏散信号到疏散完成的全过程进行抽象化处理;运用AnyLogic仿真软件搭建仿真场景,并将建立的多个模型以接口方式导入仿真软件,基于北京地铁2号线西直门站台,研究了乘客的疏散行为。仿真结果表明:心理压力对疏散时间、疏散速度、乘客密度与绕行距离产生了较大影响,有心理压力时乘客疏散效率较无心理压力时增大了24.03%,整体平均疏散时间减少了27.68%,楼梯区域平均疏散时间减少了36.20%,衔接区域平均疏散时间减少了22.05%;有心理压力的乘客在楼梯区域的平均疏散速度约为0.226m·s~(-1),无心理压力时约为0.351m·s~(-1);在衔接区域,有心理压力的乘客最高聚集密度达8.0人·m~(-2),无心理压力时达到9.5人·m~(-2),楼梯区域乘客聚集密度最大值均约为3.5人·m~(-2);有心理压力的乘客平均绕行距离较无心理压力时增加了96.91%,乘客运动更加混乱。     

������վ�ڳ˿���ɢʱ����㷽���о�

在分析实测数据的基础上,针对地铁车站内乘客疏散时间计算问题建立了考虑人群密度、空间环境变化的数学模型。文中分别对乘客下车过程、站台、通道和楼梯的行走过程、使用自动扶梯过程以及通过出口过程进行分析研究,以乘客疏散过程为依据建立基于统计学与排队理论的综合计算模型,给出了适合计算地铁车站内容乘客出站所需疏散时间的方法。本文以西直门地铁站乘客疏散为案例验证了所建立计算模型的有效性及实用性,模型计算结果与观测数据的总体误差约为2.25%,其中仅楼梯阶段与出口的通行时间计算误差超过10%。案例研究结果还表明地铁车站疏散能力存在上限,在进行地铁车站设计与列车运行计划制定的过程中应充分考虑这一限制因素。     

基于多层次行人行为模型的地铁大客流仿真

为研究地铁车站大客流演化规律与运营组织,从乘客个体行为出发构建"宏观-中观-微观"多层次行人行为模型;微观层次采用较为成熟的社会力模型,并建立了中观路径规划模型和宏观站台候车区选择模型,设计乘客路径搜索算法,搭建人-车站-列车一体化地铁大客流仿真框架.以北京地铁国贸站为例进行地铁车站大客流仿真,提出运营组织措施及建议.     

基于多层次行人行为模型的地铁大客流仿真

为研究地铁车站大客流演化规律与运营组织,从乘客个体行为出发构建"宏观-中观-微观"多层次行人行为模型;微观层次采用较为成熟的社会力模型,并建立了中观路径规划模型和宏观站台候车区选择模型,设计乘客路径搜索算法,搭建人-车站-列车一体化地铁大客流仿真框架.以北京地铁国贸站为例进行地铁车站大客流仿真,提出运营组织措施及建议.     

动态不确定性环境下的地铁车站应急疏散仿真建模

针对动态不确定环境下乘客初始状态、疏散行为、全局疏散路径不确定等问题,提出基于Agent的疏散行为动态切换模型,并引入选择变更代价实现了多种疏散行为的动态切换;考虑与常态仿真衔接构建疏散空间衔接关系,并提出基于改进Dijkstra算法的全局疏散路径搜索方法;最后,以某车站突发事故场景为例进行多个应急预案的仿真评估.结果验证模型具有可行性,并能更真实反映动态不确定环境对乘客疏散过程的影响,进一步提高了疏散仿真精度.     

考虑多路径选择的定制电动公交线路优化

为提高定制电动公交系统运营效率,本文探讨了考虑多路径选择的定制电动公交线路优化问题。首先,构建描述该问题的混合整数规划模型,以实现线路与路径的双重决策优化。模型以运营总收益最大化为目标,在约束中考虑定制电动公交特性,如车容量,乘客出行时间窗,续航里程,访问站点数等。其次,为求解模型,设计新的自适应大邻域搜索算法,提出相应的初始解生成规则和邻域搜索算子,并通过算例验证算法的有效性。最后,基于实际路网及乘客出行时空需求进行实证分析,验证多路径选择可进一步优化定制电动公交线路。结果表明,本文方法可根据优化目标为运营者提供多种线路运行方案,为定制电动公交线路规划提供依据。     

拥挤条件下公交系统的拟动态均衡配流模型

论文考虑了由于公交线路运营能力不足造成的车站排队拥挤现象,在此基础上构造了拥挤条件下公交系统的拟动态均衡配流模型.该模型可自动估计不同时段内拥挤条件下的公交流量和车站的乘客排队,特别是在非常拥挤的情况下(即乘客需求超过公交网络运营能力)也能够进行流量分配,并确定车站的乘客排队长度.因此,该模型较好地反映了公交网络的拥挤效应.所给算例说明了不同需求条件下该公交均衡配流模型的应用.     

基于点排队模型的多出口疏散优化模型研究

针对室内多出口条件下,行人自主疏散时盲目选择疏散出口而导致的出口利用不对称问题,本文基于点排队模型计算了行人从单个拥挤出口疏散所耗时间,并据此构建了室内多出口条件下行人疏散的出口选择优化模型,设计了该模型的混合遗传模拟退火求解算法.同时,进一步提出了出口选择确定的元胞自动机仿真模型,用于仿真评估包括本模型优化解在内的多个出口选择方案对疏散时间的改善效果.结果表明,本文所提出的模型和方法,能够保证各个疏散出口的利用率均衡,降低总体疏散时间,对制定可行的疏散计划有一定参考意义.     

民航飞机客舱乘客应急疏散仿真模型

为了对我国自主研发的ARJ(advanced regional jet)支线飞机初始适航审定时的人员疏散全尺寸实验提供辅助性验证信息,模拟航空器内人员逃生90 s验证实验,基于元胞自动机理论和智能体建模思想,考虑乘客应急心理状态,根据不同行为特征赋予其角色,建立了包括子模型民航飞机客舱模型、乘客特征模型、乘客行为模型和乘客运动模型的民航飞机客舱乘客应急疏散模型,并开发了相应的模拟软件CabinEvacu.以100座支线飞机为例,按照《运输类飞机适航标准》对应急演练人员年龄和性别比例的要求,进行了在设定场景下的乘客应急疏散仿真,结果表明:人员的平均逃生时间为68.7 s,与ETSIA(evacuation test simulation and investigation algorithm)模型的仿真结果具有较好的一致性.      

考虑客流引导和小群体行为的地铁车站疏散模型

地铁车站疏散过程客流引导及小群体行为均对人员疏散行为及疏散结果产生较大影响. 为更加有效地模拟真实疏散情况,研究了考虑客流引导和小群体行为的社会力模型. 该模型通过分析小群体运动特征及客流引导策略对行人期望速度的影响,对既有社会力模型进行修正;针对地铁车站站台人员疏散过程,设计更贴近实际情况的多智能体感知及决策流程,构建基于多智能体技术的疏散仿真模型. 以北京地铁西直门2号线站台为研究对象展开研究,结果表明客流引导及小群体效应对疏散时间、疏散效率、瓶颈区域及绕行距离均有显著影响:客流引导可提高疏散效率18%～45%,小群体行为则会增加绕行距离17%.      

城轨运营中断下应急公交车辆调度模型

随着城市轨道交通运营网络规模扩大和客流迅速增长,运营中断下公交应急联动问题日益被重视.针对城轨运营中断下的公交桥接疏运问题,提出一种灵活调度策略,允许车辆服务于不同的桥接路径,以最小化总疏散时间和平均乘客延误为目标,建立基于灵活路径模式下的多目标应急公交车辆调度模型,使用理想点法和遗传算法进行求解,并进行实例验证.对比传统固定路径车辆调度方案,基于灵活路径的车辆调度方案使总疏散时间和平均乘客延误分别减少了 4.2%和 4.4%.结果表明,本文提出的模型能够提高公交应急桥接疏运效率、降低乘客延误.     

城轨运营中断下应急公交车辆调度模型

随着城市轨道交通运营网络规模扩大和客流迅速增长,运营中断下公交应急联动问题日益被重视.针对城轨运营中断下的公交桥接疏运问题,提出一种灵活调度策略,允许车辆服务于不同的桥接路径,以最小化总疏散时间和平均乘客延误为目标,建立基于灵活路径模式下的多目标应急公交车辆调度模型,使用理想点法和遗传算法进行求解,并进行实例验证.对比传统固定路径车辆调度方案,基于灵活路径的车辆调度方案使总疏散时间和平均乘客延误分别减少了 4.2%和 4.4%.结果表明,本文提出的模型能够提高公交应急桥接疏运效率、降低乘客延误.     

实时信息下公交枢纽内乘客乘车选择行为预测

提出一种实时公交信息下,公交枢纽内乘客乘车方案选择行为预测方法.该方法以乘客等车时间和站台乘客排队长度为关键因素,挖掘乘客乘车方案决策规则.然后,针对乘客乘车决策的不确定性,引入云模型完成自然语言与定量信息之间的转化从而进行预测.最后,以大连市华南广场公交枢纽的数据对该方法进行了检验,结果显示,该方法具有较好的预测效果,表明在实时公交信息下引入云模型进行乘客乘车方案选择预测是一种可行方法.     

突发情况下地铁站应急疏散研究

地铁车站作为城市轨道交通乘客集散的枢纽,其特殊、复杂的建筑结构和客流特性使得乘客在站内的安全问题尤其受到重视.如何预防和减少安全事故的发生,以及在突发事件情况下对乘客进行安全迅速的疏散,已经成为国内外研究的重要问题.本文在元胞自动机的基础上,考虑了突发情况下乘客存在的非理性行为,建立疏散模型,并利用Pathfinder仿真软件,对广州地铁1号线杨箕站进行模拟仿真,通过对仿真结果的分析,提出合理可行的意见和建议.     

一种基于方向模糊可视域的行人流疏散仿真研究

通过定义行人方向模糊可视域,改进了层次域元胞自动机模型.模型中,行人目标位置选择行为受到距可选位置的相对距离、方向模糊可视域内的行人之间的排斥力和吸引力三种因素的共同作用.分别模拟单个出口和四个出口,行人服从均匀分布的疏散场景.仿真结果显示,该模型不依赖于各因素的影响系数,从而避免了影响系数量化过程的主观性和疏散系统的限制性;该模型能够有效地模拟阻塞聚集,双拖尾等宏观自组织现象;在疏散过程中,如果行人保持一个适中的视野半径,就能够有效地提高行人流疏散效率.该研究有助于相关行人流疏散策略和方案的制定.     

基于乘客换乘量和停车泊位的BRT站台规模研究

快速公交系统(BRT)的研究在我国尚处起步阶段,目前已有一些城市引进了BRT,为了保证公交的快速通行,对BRT站台规模的研究日益重要。首先找出快速公交站台规模的影响因素,由此结合排队论的相关知识,从站台乘客换乘量和泊位对站台规模的影响进行了深入探讨,提出了基于乘客换乘量和基于泊位的站台规模计算模型。该模型可以计算出站台的最小面积和最小长度;再以最小宽度为验算指标,当指标冲突时,结合调整原则,最终得到合理设置的站台规模。     

基于元胞自动机地铁车站应急疏散模型仿真

在分析总结现有疏散模型的基础上,基于元胞自动机原理,利用场强理论描述疏散影响因素,建立了地铁车站人员应急疏散模型,研究了疏散人员的路径选择问题及多人争夺同一格点的冲突问题.该模型不仅考虑了疏散人员的生理、心理特性而且探讨了车站的环境及引导水平对人员疏散的影响,使模型更具真实性;最后利用Visual C＋＋进行疏散过程的仿真,模拟了地铁疏散的动态过程.     

基于排队论的地铁站台设施客流延误分析

通过对地铁站台乘客的疏散过程分析,利用确定性排队论方法,建立地铁车站楼梯和自动扶梯设施的简化客流延误模型。然后,根据一组假设的数据,运用该模型模拟分析车站站台乘客在楼梯和自动扶梯设施处的延误状况。最后,采用敏感性分析方法,探讨不确定性因素对乘客在楼梯和自动扶梯设施处延误的影响。     

基于元胞自动机的邮轮码头应急疏散策略研究

现代邮轮码头紧急情况下的人员疏散问题是码头设计及运营中需要考虑的重要问题.文中采用元胞自动机建模方法提出了一种模拟紧急状况下(如火灾等)邮轮码头中人员应急逃生模型并对此进行了仿真研究,通过将人员之间及人与外界环境间作用力离散量化,来优化疏散路线,从而研究了邮轮码头疏散口数量、宽度以及人员分布密度对人员疏散时间等的影响.仿真与试验结果表明基于元胞自动机模型提出的应急策略能显著提高现代邮轮码头应急疏散的效率.