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    基于CA+Multi-Agent疏散仿真模型研究

    2014-12-13 02:39:47張文靜
    中國(guó)科技縱橫 2014年4期
    關(guān)鍵詞:群體行為自動(dòng)機(jī)元胞

    張文靜

    (首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),北京 100070)

    基于CA+Multi-Agent疏散仿真模型研究

    張文靜

    (首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),北京 100070)

    當(dāng)代社會(huì)中,各地時(shí)時(shí)刻刻都有因?yàn)槿后w過于密集而導(dǎo)致踩踏等人生傷害事件,因此研究突發(fā)危機(jī)事件下人員疏散很有必要。對(duì)于此類問題的研究,由于其特殊性多采用計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)。本文在仔細(xì)研究各種模型后,建立了一個(gè)離散的微觀仿真模型的數(shù)學(xué)分析框架,并以此建立了一個(gè)“多Agent+元胞自動(dòng)機(jī)”的混合仿真模型。之后利用此模型仿真圖書館的應(yīng)急疏散,通過該實(shí)例分析研究影響群體行為的主要因素,進(jìn)而指導(dǎo)社會(huì)生活。

    突發(fā)危機(jī)事件 人員疏散仿真 Swarm 元胞自動(dòng)機(jī) 多智能體

    現(xiàn)今世界上主流的人員疏散的計(jì)算機(jī)仿真模型分為宏觀仿真模型和微觀仿真模型。前者相對(duì)后者模型簡(jiǎn)單,計(jì)算量小,但是由于忽略了個(gè)體的特性和個(gè)體與周圍環(huán)境、其他個(gè)體的作用,所以仿真精度不高。元胞自動(dòng)機(jī)具有時(shí)間、空間和狀態(tài)上的離散性,并按照一定局部規(guī)則在離散的時(shí)間維上演化,很容易動(dòng)態(tài)演化出復(fù)雜的現(xiàn)象;但是缺乏智能性和自治性。然而多智能體體系統(tǒng)研究多主體之間智能行為的協(xié)作、競(jìng)爭(zhēng)等相互作用,系統(tǒng)中的每個(gè)主體代表了現(xiàn)實(shí)世界中一個(gè)自治的實(shí)體或個(gè)體。因此本文將多智能體的自治性與智能性融入到元胞自動(dòng)機(jī)中,結(jié)合二者的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行突發(fā)危機(jī)事件下人員疏散的模型仿真研究[1]。

    1 理論描述

    1.1 元胞自動(dòng)機(jī)

    1.1.1 起源

    元胞自動(dòng)機(jī)(CA)的基本思想源于著名的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Von Neumann。隨著偉大科學(xué)家wolfram的名著《一種新科學(xué)》的出版,元胞自動(dòng)機(jī)作為一門新的科學(xué)逐漸被認(rèn)可和接受,并得到了快速發(fā)展,并被廣泛地應(yīng)用于物理、生物、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等眾多領(lǐng)域研究。

    1.1.2 定義及基本組成部分

    元胞自動(dòng)機(jī)是定義在具有離散和有限狀態(tài)的元胞組成的一定的局部規(guī)則,在離散的時(shí)間緯度上演化的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。通過系統(tǒng)內(nèi)局部元胞的微觀行為特征之間的相互作用實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體宏觀行為特征涌現(xiàn)的演化模型。元胞、元胞空間、鄰居、規(guī)則是組成元胞自動(dòng)機(jī)的最基本的四個(gè)組成單位。元胞分布在離散的一維、二維或多維空間的格點(diǎn)上或者格子中央,在演化的每一時(shí)刻,每個(gè)元胞都具有各自的狀態(tài),狀態(tài)集一般是整數(shù)形式的離散集。元胞空間實(shí)際上是一個(gè)包含空間上所有元胞的集合。任意元胞A于某一時(shí)刻的狀態(tài)只與本身及其鄰近元胞的前一時(shí)刻的狀態(tài)有關(guān)。這些鄰近元胞被稱為元胞A的鄰居。鄰居與本身的當(dāng)前狀態(tài)對(duì)自身下一時(shí)刻狀態(tài)的決定就是規(guī)則。元胞自動(dòng)機(jī)的鄰居也具有多樣性,其中典型的有Von Neumann型、Moore型和擴(kuò)展的Moore型[2]。

    1.1.3 主要特征

    (1)同質(zhì)性:元胞空間內(nèi)所有元胞按照同一演化規(guī)則變化;(2)并行性:元胞自動(dòng)機(jī)的系統(tǒng)演化是并行的;(3)局限性:任意一個(gè)元胞下一時(shí)刻的狀態(tài)只取決于本身及其鄰居當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài);(4)離散型:大小形狀相同的元胞按照同一規(guī)則整齊劃分在離散空間內(nèi),按照離散的時(shí)間步演化,且元胞狀態(tài)只能在有限的離散空間內(nèi)取值。

    1.2 多智能體系統(tǒng)

    1.2.1 定義

    多智能體系統(tǒng)是分布式人工智能的一個(gè)重要分支。它由多個(gè)智能體組成,涉及智能體的知識(shí)、目標(biāo)、技能、規(guī)劃以及如何使智能體采取協(xié)調(diào)行動(dòng)解決問題等,研究目的在于解決大型、復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題建成小的、彼此互相通信和協(xié)調(diào)的,易于管理的系統(tǒng)。

    1.2.2 優(yōu)點(diǎn)

    多智能體系統(tǒng)具有自主性、分布性、協(xié)調(diào)性,具有較高的問題求解效率。主要有以下幾點(diǎn):

    (1)獨(dú)立自主性;(2)支持分布式應(yīng)用;(3)異質(zhì)和分布性:由于各智能體是自治的,每個(gè)智能體都有自己的進(jìn)程,可以按照自己的運(yùn)行方式異步地進(jìn)行;作為開發(fā)人員可以采用不同的設(shè)計(jì)方法和計(jì)算機(jī)語(yǔ)言開發(fā)[1]。

    除此之外,多智能體技術(shù)打破了人工智能領(lǐng)域僅僅使用一個(gè)專家系統(tǒng)的限制,各領(lǐng)域的不同專家可能協(xié)作求解某一個(gè)專家無法解決或無法很好解決的問題,提高了系統(tǒng)解決問題的能力[5]。

    2 仿真模型建立

    2.1 工具介紹

    本文使用Eclipse下的Swarm庫(kù)編寫。Eclipse是著名的跨平臺(tái)的自由集成開發(fā)環(huán)境(IDE),主要用Java語(yǔ)言開發(fā),其本身只是一個(gè)框架平臺(tái),但是擴(kuò)充性極好,在插件的支持下,Eclipse擁有上佳的靈活性。Swarm由Chris Langton于1994年在新墨西哥州的圣塔菲研究所啟動(dòng),目的是為基于多主體仿真模型的開發(fā)提供一系列標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)工具[3]。

    2.2 疏散場(chǎng)景的設(shè)定

    根據(jù)過往學(xué)者的研究,人的平均肩寬為0.4m[4],所以本文將疏散場(chǎng)景設(shè)定在一個(gè)長(zhǎng)20m,寬20m的圖書館內(nèi),圖書館有6個(gè)長(zhǎng)12m、寬1.2m的書架,1個(gè)長(zhǎng)2.4m、寬1.2m的借書臺(tái),一個(gè)寬度為2.4m的出口。設(shè)定單元格為0.4m*0.4m,平均劃分成2500個(gè)單元格。每個(gè)單元格就是一個(gè)元胞,用坐標(biāo)表示,如第i行、第j列的元胞的坐標(biāo)為(i,j)。每個(gè)元胞具有兩種狀態(tài):空和被占據(jù)(被其他個(gè)體占據(jù)或者被障礙物占據(jù))。元胞的狀態(tài)用布爾函數(shù)表示,當(dāng)元胞為空時(shí),其值為true;反之,其值為false。

    2.3 行人模型的設(shè)定

    (1)行人初始化;利用隨機(jī)函數(shù)math.random()定義區(qū)域內(nèi)人口密度dens,隨機(jī)分布區(qū)域內(nèi)個(gè)體的數(shù)量。依據(jù)模型,設(shè)定個(gè)體的初始速度感應(yīng)半徑r=3m。(2)通過距離函數(shù)判斷行人是否逃出危險(xiǎn)區(qū)(當(dāng)行人距離出口為0時(shí)視為逃出),程序中的體現(xiàn)則利用remove()函數(shù)在space中消除該個(gè)體。

    2.4 行人行為規(guī)則

    (1)最短距離。即個(gè)體每一步行為的決策首先考慮的因素是候選元胞到達(dá)目的地的距離,其中距離最短的元胞為“最佳元胞”。(2)道路通暢。當(dāng)執(zhí)行規(guī)則(1)后,如果出現(xiàn)兩個(gè)或者兩個(gè)以上“最佳元胞”時(shí),定義其中感應(yīng)半徑內(nèi)包含個(gè)體最少的元胞為“最佳元胞”。(3)優(yōu)先“向前”。當(dāng)執(zhí)行規(guī)則(2)后,若仍存在多個(gè)“最佳元胞”時(shí),我們定義“向前”為最佳決策。

    2.5 危險(xiǎn)源(火災(zāi))的設(shè)定

    利用鼠標(biāo)單擊事件由人決定火災(zāi)發(fā)生的時(shí)間和地點(diǎn)。這樣的設(shè)計(jì)便于多次仿真消除計(jì)算機(jī)本身計(jì)算帶來的誤差,更加靈活、有效。

    3 仿真結(jié)果與分析

    3.1 恐慌情緒與疏散時(shí)間的關(guān)系

    一般而言,危急時(shí)刻,人會(huì)不由自主的產(chǎn)生恐慌,恐慌致使我們不能夠冷靜看待周圍環(huán)境,做出不理智的行為,有礙安全疏散。本組實(shí)驗(yàn)研究恐慌情緒對(duì)疏散時(shí)間的影響。設(shè)定待疏散人員為200人,一個(gè)出口,出口寬度為1.6m本次實(shí)驗(yàn)中每種恐慌情緒實(shí)驗(yàn)5次,取5次平均值作為實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),結(jié)果如圖1。

    由圖1可知,隨著恐慌情緒的增加,疏散需要的時(shí)間也不斷增加??梢?,心理狀態(tài)對(duì)群體行為有著重要的影響作用。

    圖2 專業(yè)素質(zhì)對(duì)疏散時(shí)間的影響

    3.2 專業(yè)素質(zhì)與疏散時(shí)間的關(guān)系

    在群體行為中,個(gè)體的自作用力也發(fā)揮著顯著的作用。問卷調(diào)查的結(jié)果顯示個(gè)體在具備相關(guān)專業(yè)素質(zhì)的情形下,其行為表現(xiàn)更多的自作用的結(jié)果。本組實(shí)驗(yàn)通過調(diào)整群體中具備疏散相關(guān)專業(yè)知識(shí)的人員比例,來研究專業(yè)素質(zhì)與疏散時(shí)間的關(guān)系。設(shè)定待疏散的人數(shù)為200人,一個(gè)出口,出口寬度為1.6m。實(shí)驗(yàn)中不同比例實(shí)驗(yàn)5次,取5次平均值作為實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),結(jié)果如圖2。

    由圖2可知,疏散時(shí)間隨著群體中具備專業(yè)素質(zhì)的人員比例的增加而下降,看來,具備一定的專業(yè)素質(zhì)有助于疏散,專業(yè)素質(zhì)在一定程度上影響群體行為。

    4 展望

    由于時(shí)間和精力有限,本論文還有些許不足,有待進(jìn)一步的研究。

    (1)本論文研究了影響群體行為的一些因素,如情緒、專業(yè)素質(zhì)和客觀環(huán)境等,總結(jié)出消極情緒對(duì)群體行為有負(fù)作用,專業(yè)素質(zhì)對(duì)群體行為有積極的影響,通過改善客觀環(huán)境可以引導(dǎo)群體行為向最大效益的方向發(fā)展。但是沒能驗(yàn)證本論文的數(shù)學(xué)模型是否具有唯一性和通用價(jià)值,以及該數(shù)學(xué)模型是否還能通過某種修正方法,得到更完善的模型,這將是今后的研究方向。(2)本論文只針對(duì)圖書館進(jìn)行了應(yīng)急疏散的仿真,這只是群體行為的一種。要研究群體行為,應(yīng)當(dāng)仿真多種場(chǎng)景下的多種群體行為,這樣得出的結(jié)論更具說服力。

    [1]魏超.基于Multi-Agent的人群疏散仿真模型的研究.長(zhǎng)沙:中南大學(xué),2011.

    [2]任小娟.基于元胞自動(dòng)機(jī)的人員疏散模型設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn).計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件,2013-07.

    [3]D Helbing,I Farkas,T Vicsek.Simulating dynamical features of escape panic[J ].Nature,2007.

    [4]Latsev·Tener.Modern social psychology[M].Jiangsu: Jiangsu people's Publishing House.1991.

    [5]徐高.人群疏散的仿真研究[D].成都:西南交通大學(xué),2003.

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