鐵路車站人員應(yīng)急疏散仿真研究

羅培卿，李續(xù)揚(yáng)

（蘭州交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院，甘肅 蘭州730070）

隨著我國政府對鐵路投資力度的不斷加大，許多大型鐵路客運(yùn)站也相繼建成并投入使用，但由于站內(nèi)內(nèi)部設(shè)備多、布局結(jié)構(gòu)緊湊、建筑材料不同，并且人員流動性大、人群密集性高、行為多樣性等特點(diǎn)，一旦站內(nèi)發(fā)生突發(fā)性事件，站內(nèi)人員在疏散不理想的情況下極易產(chǎn)生恐慌，給站內(nèi)或站外的密集人群帶來嚴(yán)重影響。

在現(xiàn)實(shí)情況中很難對突發(fā)性事件進(jìn)行實(shí)驗，并且很難通過分析人群在疏散過程中的運(yùn)動學(xué)規(guī)律來建立數(shù)學(xué)模型，以便來模擬突發(fā)性事件。因此，通過計算機(jī)仿真學(xué)來對人員疏散進(jìn)行建模，是當(dāng)前研究應(yīng)急疏散問題的主要方法。計算機(jī)仿真學(xué)研究的人員應(yīng)急疏散方法主要有宏觀方法、微觀方法和中觀方法三類。

1 基于Agent的建模仿真方法

上世紀(jì)90年代，基于個體Agent的建模理論和技術(shù)不斷向前發(fā)展，且引起了相關(guān)領(lǐng)域研究學(xué)者的高度重視，如集聚經(jīng)濟(jì)、市場需求、人口的快速增長、空間的相互作用等整合到一個框架之中。通過結(jié)合Agent建模理論及仿真學(xué)理論，對復(fù)雜系統(tǒng)中的各個體行為進(jìn)行建模，并對個體的行為和交互關(guān)系進(jìn)行描述，刻畫出一個復(fù)雜系統(tǒng)的行為。

建模要素如下:

1.1 Agent

與一般的數(shù)學(xué)建模不同，Agent建模屬于行為建模?；贏gent的建模框架包括以下三個部分:

1）感知部分，個體Agent接受信息；

2）認(rèn)知處理部分，主要包括學(xué)習(xí)、規(guī)劃事務(wù)處理等；

3）行為輸出部分，輸出行為并且影響外界環(huán)境。

1.2 環(huán)境空間

Agent作為一個可計算實(shí)體，它的決策動作是通過感知復(fù)雜環(huán)境的動態(tài)變化，來達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)。因此，在人員疏散仿真中，物理空間作為Agent賴以生存的基礎(chǔ)，如何表示物理在整個模型中的作用顯得非常重要。

2 仿真模型的建立

2.1 環(huán)境模型

由于鐵路車站的特殊性，如何快速地將鐵路車站的要疏散人員從危險區(qū)域向安全區(qū)域疏散，是人員疏散的本質(zhì)問題，因此，如何表示個體所處的空間位置已成為仿真技術(shù)中的關(guān)鍵問題。

為保持連續(xù)鐵路車站的空間仿真優(yōu)勢，采用與笛卡兒坐標(biāo)系一致的連續(xù)空間物理坐標(biāo)（x，y）來表示智能體Agent的自身運(yùn)動學(xué)變量。

由于二維網(wǎng)格離散空間模型能夠降低計算機(jī)的仿真難度，因此本文將采用二維網(wǎng)格（平面空間劃分成0.5m×0.5m的正方形網(wǎng)格）離散化空間模型來表示智能體Agent的對外表現(xiàn)和仿真中的可視化，每一個網(wǎng)格某一時刻的狀態(tài)只有三種:障礙、被占據(jù)及空閑。其中網(wǎng)格坐標(biāo)為（xi，yj），分別代表智能體Agent所在網(wǎng)格的行和列。當(dāng)智能體Agent運(yùn)動時遇到障礙或被占據(jù)時網(wǎng)格狀態(tài)為1，當(dāng)為空閑時為0。

根據(jù)上述約定可知，當(dāng)某一網(wǎng)格狀態(tài)被智能體Agent感知為1時，表示該網(wǎng)格所代表的區(qū)域不可用，當(dāng)狀態(tài)為0時，則表示可用。為表示方便，約定當(dāng)智能體Agent（x，y）落在某一網(wǎng)格時（此時的坐標(biāo)指的是物理坐標(biāo)），則認(rèn)為該網(wǎng)格的全部區(qū)域被智能體Agent占據(jù)了。因此，當(dāng)智能體Agent到達(dá)目的地（出口）時，也就是說該智能體Agent的物理坐標(biāo)落在了目標(biāo)網(wǎng)格中。

2.2 智能體屬性

對一群智能體Ak（k＝1，2，…，n）按照如下定義其屬性

2.3 智能體的運(yùn)動決策體系

“感知－決策－行動”這一循環(huán)是智能體Agent的活動行為。智能體Agent結(jié)合自身的內(nèi)部狀態(tài)和對環(huán)境的觀察來決定目標(biāo)選擇和路徑規(guī)劃。對局部相鄰環(huán)境的感知也是智能體Agent仿真技術(shù)的重要組成部分。

目標(biāo)選定后，智能體Agent的移動速度完全由人員疏散運(yùn)動學(xué)模型和障礙物來決定。此時的智能體Agent的運(yùn)動行為并不能完全由Agent的感知和判斷來避免與動態(tài)障礙物的沖突，當(dāng)出現(xiàn)碰撞沖突時，智能體Agent需要對當(dāng)前的動作進(jìn)行臨時調(diào)整。

3 人員疏散的可計算模型

3.1 感知

智能體Agent從當(dāng)前位置向目標(biāo)位置移動的過程中，其位置是由智能體Agent的速度大小和方向變化決定的。環(huán)境的變化及智能體自身內(nèi)部狀態(tài)的變化是智能體Agent的速度改變依據(jù)。

3.2 決策

3.2.1 人員疏散的路徑規(guī)劃

人員疏散過程，就是疏散人員為了躲避障礙物而選擇策略，并向目標(biāo)方向選擇路徑移動的過程。如何使得疏散人員到達(dá)出口需要通過的路徑最短是路徑選擇的一般依據(jù)。

基于上述約定，采用基于子目標(biāo)最短路徑規(guī)劃的算法來對路徑進(jìn)行選擇。具體方法如下:當(dāng)出口在疏散人員的視覺范圍之內(nèi)或者移動途中沒有障礙物阻擋（不包括人阻擋），稱之為直接可達(dá)，此時疏散人員沿著出口方向直線移動；否則，疏散人員將從子目標(biāo)庫中選擇一個直接可達(dá)的子目標(biāo)，然后向子目標(biāo)方向移動，當(dāng)?shù)竭_(dá)子目標(biāo)后再向出口方向移動，如果期間過程中還是不直接可達(dá)的話，再從中選一個中間子目標(biāo)，依此類推。約定人群在向子目標(biāo)疏散過程中所走的路線為直線，總的行走路線是折線或者直線形式。

子目標(biāo)的選定方法:個體Agent通過路線折線每一段的兩個端點(diǎn)附近，如圖1所示。

圖1中A代表障礙物，B代表疏散個體，C代表出口，x代表子目標(biāo)，圖1中箭頭標(biāo)示的折線為個體B疏散時的行走路徑。

3.2.2 速度大小的確定

影響鐵路車站人員速度大小的因素主要有:

1）先前的速度大小，由于任何物體都具有慣性，速度具有連續(xù)性的運(yùn)動特性，所以應(yīng)盡可能地避免超過因人體突然加速或者減速而產(chǎn)生的起動生理特性；

圖1 基于子目標(biāo)的最短路徑規(guī)劃

2）所處位置人群密度的影響；

3）個體心理恐慌及其他因素的影響。

因此綜合考慮個體先前速度的延續(xù)性和周圍人員密度對速度的影響，通過擬合一定的比例關(guān)系，兩種因素同時包含在內(nèi)，此時速度表示為

式中:U為密度－速度經(jīng)驗公式；λ為量化先前經(jīng)驗程度，且

在鐵路車站的平直通道中，行人的行走速度與群集的密度關(guān)系為

在鐵路車站的樓梯中，行人的行走速度與群集密度的關(guān)系為

式中:ρ為個體所處位置的人員密度。

對于其他因素的干擾項，定義如下的隨機(jī)函數(shù)

式中:p為因心理恐慌、其他因素對個體造成的影響程度，一般取值為0；random為區(qū)間均勻分布隨機(jī)函數(shù)。

綜上所述，得到總速度大小公式為

3.2.3 速度方向的確定

個體運(yùn)動方向的影響因素主要有:

1）人由于習(xí)慣而沿著當(dāng)前運(yùn)動方向不作改變的概率；

2）目標(biāo)吸引，個體在任何時候、任何地點(diǎn)都是朝著目標(biāo)（出口）行進(jìn)的；

3）環(huán)境空間的約束或者運(yùn)動方向上存在其他疏散人員的阻擋；

4）個體心理恐慌及其他因素的影響。

由于人的習(xí)慣性，個體在由當(dāng)前方向角轉(zhuǎn)向下一步方向角時有一定的延遲以及保留，基于上述影響，個體在下一步移動的方向角可表示為

式中:θk（x，y，t＋1）為下一步個體的運(yùn)動方向角，θk（x，y，t）為當(dāng)前個體的運(yùn)動方向角，αk（x，y，t）為物體運(yùn)動與目標(biāo)間的偏離角，參數(shù)λ同上。

設(shè)目標(biāo)所處的坐標(biāo)為（Xk，Yk），智能體Agent與目標(biāo)間的距離為

智能體Agent到目標(biāo)的方向角為

因此，當(dāng)前運(yùn)動方向與目標(biāo)方向的偏角為

當(dāng)目標(biāo)的吸引而導(dǎo)致大小為λαk（x，y，t）轉(zhuǎn)向角轉(zhuǎn)向后，此時因個體運(yùn)動時遇到障礙而不能順利向目標(biāo)方向行進(jìn)時，個體應(yīng)對障礙做出反應(yīng)，此時在θk（x，y，t＋1）＝θk（x，y，t）＋λαk（x，y，t）為方向角的基礎(chǔ)上，個體以一定的概率調(diào)整下一步運(yùn)動方向，定義為

目標(biāo)吸引發(fā)揮影響之后，由于車站內(nèi)的障礙物或其它環(huán)境的因素而造成疏散個體的心理恐慌，該項因素是獨(dú)立于其它隨機(jī)擾動項而發(fā)揮作用，該微量擾動可表示為

綜上可得出總的方向轉(zhuǎn)角

因此最后個體的運(yùn)動方向為

3.3 動作

在個體的運(yùn)動速度和運(yùn)動方向均已知的情況下，如若在移動過程中沒有遇到障礙物，個體將朝著目標(biāo)位置方向移動；當(dāng)個體運(yùn)動過程中遇到障礙物，應(yīng)先停在原處不動對運(yùn)動個體進(jìn)行臨時方向調(diào)整，再做出下一步的決策，具體如表1、表2、表3所示。

表1 恐慌級別的影響

表2 速度大小慣性的影響

表3 速度方向慣性的影響

4 疏散仿真模擬

4.1 系統(tǒng)仿真

根據(jù)構(gòu)建的模型，利用現(xiàn)有軟件Swarm對西安站售票廳乘客的疏散進(jìn)行仿真模擬，在仿真開始時設(shè)定:人員運(yùn)動方向慣性、人員恐慌等級、人員運(yùn)動速度慣性的三個模型參數(shù)，且每種組合執(zhí)行15次系統(tǒng)的仿真模擬。設(shè)定在仿真開始時，在售票廳共有200人停留，所得數(shù)據(jù)如表（其中“－”表示疏散時間增震蕩過大，不可預(yù)測）1所示。

4.2 仿真結(jié)果分析

從表1的仿真數(shù)據(jù)可以看出，人員疏散時間受疏散人員心理恐慌的影響較大，并隨著恐慌程度的增加，人員的疏散時間會明顯增加。從表2看出，只要個體速度不是由當(dāng)前速度完全確定，速度慣性的變化影響就不大。從表3可以看出，只要適當(dāng)?shù)木S持疏散個體的當(dāng)前運(yùn)動方向，疏散時間并不會明顯的延長；當(dāng)個體過分偏離目標(biāo)方向時，疏散時間才會急劇增加。

5 結(jié)束語

本文在總結(jié)基于Agent技術(shù)的理論基礎(chǔ)上，提出一種針對人員疏散的Agent技術(shù)運(yùn)動學(xué)可計算模型；然后再利用現(xiàn)有的軟件進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果與現(xiàn)實(shí)情況比較吻合，同時也可以在仿真過程中的任何時刻對人群的疏散過程及人群的整個分布狀況進(jìn)行動態(tài)觀察，從中找出疏散瓶頸，為現(xiàn)實(shí)工作提供指導(dǎo)。

［1］ Kirchner A，Schadschneider A.Simulation of evacuation processes using a bionics－inspired cellular automaton model for pedestrian dynamics［J］.Physica A:Statistical Mechanics and its Applications，2002，312（1）:260－276.

［2］ Blue V J，Adler J L.Cellular automata microsimulation for modeling bi－directional pedestrian walkways［J］.Transportation Research Part B:Methodological，2001，35（3）:293－312.

［3］ Lovs G G.Models of way finding in emergency evacuations［J］.European Journal of Operational Research，1998，105:371－389.

［4］ Henderson L F.The Statistics of Crowd Fluids［J］.Nature，1971，229（5284）:381－383.

［5］ 崔喜紅，李強(qiáng)，陳晉，等.基于多智能體技術(shù)的公共場所人員疏散模型研究［J］.系統(tǒng)仿真學(xué)報，2008，20（4）:1006－1010.

［6］ 陸君安，方正，盧兆明，等.建筑物人員疏散逃生速度的數(shù)學(xué)模型［J］.武漢大學(xué)學(xué)報:工學(xué)版，2002，35（2）:66－70.

［7］ 陳紹寬，李思悅，李雪，等.地鐵車站內(nèi)乘客疏散時間計算方法研究［J］.交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息，2008，8（4）:101－107.

［8］ 胡清梅，方衛(wèi)寧，李廣燕，等.地鐵車站出口布局對人群疏散性能的影響［J］.鐵道學(xué)報，2009，31（3）:111－115.

［9］ 習(xí)江鵬.西安市城市軌道交通運(yùn)營安全管理［J］.交通科技與經(jīng)濟(jì)，2014，16（5）:58－61.