突发环境下地铁大客流疏散数值模拟

以大连地铁某换乘站为研究背景,对地铁站在发生火灾等紧急事件人群的疏散情况进行了分析.通过对调查统计人群的数量、年龄、性别等参数,应用pathfinder软件,建立地铁换乘车站人员疏散模型,并对该站在不同情况下发生紧急事件的人群疏散进行了研究.通过疏散模型,模拟不同情况下全部人员疏散至安全区域的时间,获取疏散过程中不同时刻的人员分布规律,找到疏散过程中不利于人群疏散的"关卡".文章结论可为国内外地铁换乘通道设计、紧急情况下的人群疏散组织及应急管理等方面提供一定的指导意义.     

大型活动后车道单行优化的双层规划

为了缓解大型活动后疏散期间的拥堵,建立了车道单行优化问题的双层规划模型．该模型考虑了交通组织者与参与者之间的共同作用．模型的上层模型的优化目标是总疏散时间最短,下层模型的优化目标是出行者自身疏散时间最短．将离散粒子群算法用于解决该双层规划问题．用简化的实际交通网络检验优化效果．实验结果表明,基于双层规划模型的车道单行方案能减少总疏散时间20％．     

基于元胞自动机的建筑火灾预测与疏散系统

针对人口密集的较大型建筑,提出了一种基于元胞自动机的建筑火灾预测与疏散系统。该方法首先使用栅格法对建筑平面建模,通过元胞自动机模型实现火灾预测与人群疏散在同一界面显示;然后通过改变出口的不同参数,得出使人群疏散最佳的建筑出口设计方案;最后采用改进后的蚁群算法优化建筑内的疏散灯,使其能够动态地指示逃生方向。仿真实验结果表明,该系统能有效地解决建筑群体内发生火灾时存在的出口设计与人员安全疏散问题。     

基于行人运动模型的人群疏散三维仿真

以人群运动过程中人与人和人与建筑之间的相互作用为出发点,探讨了行人群集行为疏散模型及三维仿真问题．建立了一种基于人员行为细节的微观离散仿真模型,采用蒙皮动画和有限状态机技术实现对人物行为和人物模型细节状态的控制,可以实现人群疏散过程的动态三维可视化仿真．     

特大暴雨下城市地铁人员应急救援与疏散优化

为提高特大暴雨下地铁车站人员救援与疏散效率,提出地铁人员的应急救援与疏散优化建模与求解方法,旨在协同优化救援中心选址、应急路径设计与分配决策。针对特大暴雨的危害性和地铁被困人员的心理恐慌程度,改进感知风险度量模型。结合应急救援与疏散的阶段性,建立成本和感知风险最小的应急救援与疏散的选址-路径优化模型。设计基于分解多目标进化算法和分支切割算法的两阶段求解步骤。最后,通过郑州实例和测试算例,验证新模型和算法的有效性。计算结果表明：新模型和算法能在2.13 s内求得有效方案;相较于传统风险模型,新模型能够降低9.03%的运输成本;相较于常规的多目标优化算法,新算法能缩短至少60.00%的求解时间,并有较高的计算稳定性。     

考虑从众效应和信息传递的行人疏散建模

行人疏散问题已引起学者们的广泛关注.通过对行人疏散动态行为特性进行研 究,制定相关应急疏散策略对人群进行有效地控制和疏导,是减少拥挤踩踏事故发生的 主要手段.本文从微观角度,运用启发式力学模型描述行人的运动行为,并且考虑视野条 件、建筑物规模及信息获取等因素对疏散行为的路径搜索和选择过程的影响,建立考虑 从众效应和信息传递过程的行人疏散仿真模型.仿真结果表明,从众行为能够从一定程度 上提高行人的疏散效率,在密集的人群中,盲目从众会导致局部拥堵现象发生.     

基于Anylogic的铁路客运站火灾疏散仿真研究

在国内外应急疏散研究现状的基础上,选择铁路客运站火灾疏散问题进行研究,综合考虑必需安全疏散时间中的火灾报警时间、人群预动作时间以及与可用安全疏散时间相关的火灾产物对疏散的影响,建立热辐射强度、烟气温度、CO浓度和能见度达到人群承受极限的计算模型,并对CO浓度计算模型进行改进,依据安全疏散理论设定疏散终止条件,运用Anylogic软件对大连站高架候车厅进行设定火灾情境和疏散方案的仿真实验,通过对仿真结果的分析得出结论:疏散人数随站内初始人数的增加、疏散出口开放数的减少而加快减少,但火源点周围疏散口的关闭反而会对疏散产生积极影响。     

基于理性疏忽理论的交通疏散网络双层优化模型

研究交通网络疏散问题的文献较多,但鲜有基于理性疏忽理论来分析交通网络疏散问题的。本文考虑疏散网络交通状态的随机性和出行者信息处理能力的有限性,将交通状态信息成本内生化,建立基于理性疏忽理论的疏散网络双层优化模型。上层以系统总疏散时间最小为优化目标,将路段是否单行作为决策变量,下层建立基于理性疏忽理论的用户均衡模型。设计离散粒子群优化算法与逐次平均法相结合的启发式混合算法(DPSO-MSA),上层采用粒子群算法求解,将上层得到的单行策略传递给下层,下层模型采用MSA方法求解,将得到的路段交通量返回给上层。并通过算例验证模型的有效性。研究发现,最优单行策略要优于非单行策略和全单行策略,设计的算法可以快速识别疏散网络的关键路段。对于整个疏散系统而言,出行者获取的信息并不是越多越好。研究结果可以为疏散策略的制定提供参考依据。     

基于过饱和控制的疏散网络优化模型

应急条件下疏散需求呈现短时爆发性特点,为提高网络优化模型在应急疏散状态下的适用性,本文提出了网络过饱和度概念,并结合疏散交通组织策略建立过饱和控制的疏散网络双层优化模型.上层模型从疏散组织者的角度出发最小化疏散网络过饱和度,下层模型以Wardrop 用户平衡准则模拟疏散参与者的疏散路径选择行为.采用禁忌搜索算法求解所建模型,并以Sioux Falls 网络为平台验证其有效性.实验结果表明,在应急交通疏散状态下,基于过饱和控制的疏散网络优化模型能够实现疏散网络通行能力的最大化利用和应急交通组织策略的最优化配置,具有较强的适用性.     

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.     

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在重大灾害事件中,交通需求是影响区域疏散路线规划效果的关键因素之一.考虑实际应急疏散过程中的异质动态交通流差异性装载和分配过程,建立了一种基于受灾人员和应急物资两种异质动态交通流的最小费用流模型;然后针对两种异质流不能混合分配、网络流占用随时间变化更新等特点,提出了一种基于时间扩展的最小费用路线启发式算法,最后给出了相应的算例验证了模型和算法的可行性.结果表明：受灾人员响应行为的快慢影响着疏散时间、拥塞程度、分配的有向路数目;同时针对不同的受灾人员响应行为,调整应急物资装载时刻和装载量,可以有效缩短疏散时间.     

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.     

行人步行设施紧急疏散出口设置方法

从行人疏散过程和紧急疏散出口通过能力的角度,分析行人步行设施紧急疏散出口设置的影响因素,并提出紧急疏散出口设置方法．研究发现,在总宽度一定的情况下,紧急疏散出口的个数越多,其相应的总通过能力越低．基于步行设施内疏散行人的数量、初始位置,紧急疏散出口的行人通过能力,多紧急疏散出口的行人选择策略,以及紧急疏散出口的设置指标,构建了行人步行设施紧急疏散出口设置的优化模型;并提出其简化的求解算法,实现紧急疏散出口个数、位置和宽度的优化设置．结合算例,从紧急疏散出口布局优化的角度,提出北京市西直门换乘枢纽紧急疏散出口布局的改进措施．     

路网应急疏散理想与保守疏散时间流研究

研究应急疏散问题的理想疏散时间流及保守疏散时间流对于估计真实突发事件下的疏散时间具有重要的指导意义.为此构建了理想疏散时间流与保守疏散时间流问题的数学规划模型,并借鉴经典网络流理论的最短路、最长路、最小费用流算法原理,设计了求解理想疏散时间流与保守疏散时间流的两个增广路算法.该算法不但可以求得理想疏散情况及最坏疏散情况下的流量分布,还可以计算出各自对应的理想疏散时间和保守疏散时间,从而识别出应急疏散总时间的范围域.最后通过算例演示了理想疏散时间流及保守疏散时间流的求解过程,并讨论了他们的变化特征.     

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研究应急疏散问题的理想疏散时间流及保守疏散时间流对于估计真实突发事件下的疏散时间具有重要的指导意义。为此构建了理想疏散时间流与保守疏散时间流问题的数学规划模型,并借鉴经典网络流理论的最短路、最长路、最小费用流算法原理,设计了求解理想疏散时间流与保守疏散时间流的两个增广路算法。该算法不但可以求得理想疏散情况及最坏疏散情况下的流量分布,还可以计算出各自对应的理想疏散时间和保守疏散时间,从而识别出应急疏散总时间的范围域。最后通过算例演示了理想疏散时间流及保守疏散时间流的求解过程,并讨论了他们的变化特征。     

Emergency Evacuation Model and Algorithms

A scientific and effective emergency evacuation plan plays an important role in improving the event reaction ability of the urban traffic system, as well as, saves rescue time and reduces property losses. Evacuation route construction and network distribution in each network junction are vital for evacuation planning problems. An optimal objective based on the shortest emergency time is established and the optimal solution is acquired using the Pontryagin minimum principle. The evacuation route construction algorithm and traffic flow assignment algorithm in each junction are employed to deliver the traffic flow in the evacuation area to a safe region rapidly and safely. The idea of feedback is introduced in the execution using real-time information to adjust and update the evacuation plan. The simulation result shows that the proposed model and algorithm can be effectively carried out in an emergency evacuation.     

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当易扩散性危险品发生严重泄漏后,危害区的应急交通疏散对减少人员伤害和经济损失具有非常重要的作用.本文研究区域易扩散性危险品发生泄漏后,建立在规定的时间内,应急交通部门主导的路网疏散,目标函数为区域应急疏散路网能力的元胞传输模型.结合模型复杂性的特点,以及量子粒子群算法的优点对模型进行求解.算例表明,在应急疏散过程中,应急交通管理部门利用信息优势和主导权利使路网应急疏散能力比自然的路网应急疏散能力提高了56.9%.模型和算法可为应急交通管理决策部门提供理论支持.     

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实施科学有效的应急疏散策略对提高城市交通应急响应能力、节约救援时间和降低灾害带来的生命财产损失具有重要的作用。疏散路线的构建和各疏散路口的路网分配问题是应急疏散问题的关键所在。在描述路网疏散问题的基础上,构建了以总疏散时间最小化为目标的疏散模型,并运用庞特里亚金最大值原理获得模型的最优解条件。设计了疏散路线构造算法和路口车辆分配算法,用于引导待疏散车辆迅速地疏散到安全区域。在疏散过程中引入反馈思想,利用实时的路网状态信息对疏散策略进行更新调整。仿真结果表明所提出的模型和算法能较好地对路网进行应急疏散。     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.