基于多Agent的社會(huì)安全事件應(yīng)急疏散仿真研究

馬占軍， 丁 寧,2

(1.中國(guó)人民公安大學(xué)偵查學(xué)院， 北京 100038； 2.中國(guó)人民公安大學(xué)公共安全行為科學(xué)實(shí)驗(yàn)室， 北京 102623)

0 引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)和人口的快速增長(zhǎng)，社會(huì)矛盾日益突出，由此引發(fā)出一系列社會(huì)安全事件，此類事件若處置不當(dāng)，將會(huì)造成重大的財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡。當(dāng)前，大部分學(xué)者都傾向于通過算法模型及計(jì)算機(jī)仿真研究社會(huì)安全事件，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)相關(guān)理論研究此類事件的演化規(guī)律及行人安全疏散等問題。當(dāng)前針對(duì)突發(fā)事件的行人疏散模型主要有元胞自動(dòng)機(jī)模型[1-4]、社會(huì)力模型、基于Agent(智能體)的模型[5-6]。突發(fā)事件的演化是一個(gè)較為復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，對(duì)于情景演化問題的行人研究，需遵循“情景- 應(yīng)對(duì)”這一基本范式，基于Agent(智能體)的仿真建模技術(shù)能夠更好地模擬智能體與周圍環(huán)境的交互行為，更加符合“情景- 應(yīng)對(duì)”的模式。

基于此，運(yùn)用Agent的仿真模型研究個(gè)體行為、環(huán)境建模、構(gòu)建社會(huì)安全事件演化仿真模型更加適合當(dāng)前研究趨勢(shì)和需求。目前國(guó)內(nèi)相關(guān)研究也取得較大進(jìn)展，常丹等[7]引入系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論構(gòu)建社會(huì)安全類突發(fā)事件情景演化模型，并以某公眾維權(quán)事件為例進(jìn)行模擬仿真得出了社會(huì)矛盾水平、應(yīng)急疏導(dǎo)和謠言煽動(dòng)是該類事件演化的核心因素。伍京華等[8]提出了基于Agent的情感映射的勸說模型及系統(tǒng)。張繼成和羊秋玲[9]基于多Agent仿真發(fā)現(xiàn)當(dāng)對(duì)Agent做出方向指引，能夠極大地提高疏散效率。張俊瑞等[10]建立了基于多Agent的煤礦井下礦工逃生模型(UCMEM)?？紫榭齕11]研究了基于多智能體體育場(chǎng)館人群疏散模型，真實(shí)模擬了體育場(chǎng)館人群疏散狀態(tài)。盧娜等[12]構(gòu)建了基于Agent決策行為的地下礦火災(zāi)疏散仿真復(fù)合模型，研究如何做出快速準(zhǔn)確疏散決策的智能行為。

相對(duì)于那些復(fù)雜的仿真理論和算法公式來講，研究者更傾向于選擇較為直觀、簡(jiǎn)便的仿真工具。AnyLogic作為一款具備多方法聯(lián)合建模功能的仿真軟件，吸引著越來越多的學(xué)者[13]。目前，AnyLogic仿真建模在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如，鄭丹和薛鵬[14]利用AnyLogic有效地模擬了復(fù)雜的疏散行為，證明了AnyLogic能夠很好地模擬人員運(yùn)動(dòng)的復(fù)雜過程。趙振武和李新源[15]進(jìn)行了基于AnyLogic的機(jī)場(chǎng)旅客安檢流程仿真與優(yōu)化的研究。周文科等[16]借助AnyLogic軟件展現(xiàn)人群隨火災(zāi)發(fā)展程度演變的速度變化過程和路線選擇結(jié)果模擬。綜上所述，目前仿真方法多應(yīng)用于應(yīng)急疏散、安檢優(yōu)化、交通樞紐等領(lǐng)域，其中人員疏散大多都是針對(duì)火災(zāi)等緊急情況的仿真研究，缺乏以多智能體仿真技術(shù)針對(duì)在公共場(chǎng)所發(fā)生社會(huì)安全事件的相關(guān)仿真研究。

本文以北京西單大悅城砍殺事件為例，通過AnyLogic平臺(tái)搭建西單大悅城6F的物理環(huán)境，設(shè)定行人邏輯、參數(shù)、函數(shù)、行為狀態(tài)等，嘗試還原了此次砍殺過程及傷亡情況，隨后加入應(yīng)急疏散行為進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示，當(dāng)突發(fā)社會(huì)安全事件時(shí)，迅速疏散人群可大大減少人員傷亡，且合理的救援人員數(shù)量會(huì)縮短事件處置時(shí)間，提高應(yīng)急疏散效率，但過多的逆向人流會(huì)干擾密集人群的疏散行為，反而降低疏散效率。

1 案例及調(diào)研

2018年2月，在北京西城區(qū)西單大悅城商場(chǎng)6F發(fā)生持刀砍殺事件，由于信息誤導(dǎo)，救援延誤，疏散不及時(shí)，導(dǎo)致現(xiàn)場(chǎng)人群多為觀望停留狀態(tài)，結(jié)果造成1死12傷的重大人員傷亡。像此類公共場(chǎng)所，一旦突發(fā)社會(huì)安全事件，要求相關(guān)工作人員迅速、合理地采取相關(guān)措施進(jìn)行處置，需快速、有效地疏散群眾，將安全風(fēng)險(xiǎn)降到最低。因此，開展此類突發(fā)社會(huì)安全事件的相關(guān)研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

為減少實(shí)驗(yàn)誤差，使仿真實(shí)驗(yàn)中商場(chǎng)內(nèi)人流量及物理環(huán)境與實(shí)際情況相近，對(duì)西單大悅城商場(chǎng)進(jìn)行了實(shí)地調(diào)研，獲取商場(chǎng)平面圖，估算記錄了單位時(shí)間內(nèi)的人流量：西單大悅城商場(chǎng)內(nèi)部每層，除去銷售及其他工作人員，白天人流量每10 min可以達(dá)到160人左右，晚間高峰能達(dá)到250人左右，商場(chǎng)內(nèi)部每層有3～4名保安進(jìn)行巡邏。

2 疏散仿真建模

2.1 平臺(tái)簡(jiǎn)介

AnyLogic軟件具有豐富的插件庫(kù)，不僅具有直觀友好的圖形界面，同時(shí)又完全基于Java語言開放易用的編程方式，能夠勝任絕大多數(shù)情況下的仿真工作，它支持多種建模方法，包括多Agent、離散時(shí)間、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)等。

2.2 社會(huì)力模型

人員仿真以行人庫(kù)為基礎(chǔ)，行人庫(kù)作為行人仿真及人群分析的主要工具，可以對(duì)行人在連續(xù)空間內(nèi)按照一定規(guī)則移動(dòng)，以及周圍環(huán)境(如墻壁、十字轉(zhuǎn)門、電梯等)的交互作用進(jìn)行仿真。行人庫(kù)的核心是Helbing[17]在1995年提出來的社會(huì)力模型,它可以反映出行人之間以及行人與外界之間的作用力，同時(shí)也可以模擬行人自組織現(xiàn)象、逃生行為。其動(dòng)力學(xué)方程為：

(1)

(2)

目前也有學(xué)者對(duì)初始社會(huì)力模型進(jìn)行改進(jìn)后模擬出緊急疏散情景[17-19]，但大多都缺乏真實(shí)情景的模擬，AnyLogic行人仿真基于社會(huì)力原理，仿真效果更加貼近真實(shí)情景。

2.3 仿真流程及參數(shù)設(shè)定

本次仿真運(yùn)行以秒為計(jì)時(shí)單位，通過搭建邏輯流程圖、設(shè)定智能體狀態(tài)定義行人的各項(xiàng)活動(dòng)及變化，商場(chǎng)內(nèi)的顧客(Consumer)、歹徒(Criminal)、安保人員(Security)會(huì)按仿真環(huán)境進(jìn)行有規(guī)則的移動(dòng)，對(duì)周圍環(huán)境包括墻壁和行人會(huì)有交互行為，即前文所述社會(huì)力模型中的相互作用力。此外，可直接調(diào)用軟件自帶Java語言的相關(guān)函數(shù)定義行人在商場(chǎng)中的就餐、排隊(duì)等延遲行為。

(1)顧客(Consumer)的狀態(tài)包括3部分，分別是OutOfShop(離開餐館)、InShop(進(jìn)入餐館)及dead(死亡)。其中，以Ped Wait模塊描述Consumer在餐館的用餐停留行為，以延遲時(shí)間Uniform(10，20)表示智能體在該區(qū)域的停留時(shí)間約為10～20 min，設(shè)定其初始速度為1 m/s，以上時(shí)間較符合日常生活中行人正常的用餐時(shí)間及行走速度。

(2)歹徒(Criminal)的狀態(tài)共有4個(gè)部分，分別為waiting(就位)、chasing(追逐)、killing(砍殺)、catched(被捕)，其中設(shè)定歹徒持續(xù)追逐目標(biāo)，反復(fù)進(jìn)行砍殺行為，直到牽制被捕。歹徒在追逐狀態(tài)下其初始速度要大于正常行走的行人速度，否則無法追趕到目標(biāo)進(jìn)行砍殺行為，故設(shè)定其初始速度為2 m/s。

(3)安保人員(Security)的狀態(tài)包括3個(gè)部分，分別為scan(巡邏)、find(鎖定歹徒)及fight(抓捕)。安保人員正常情況下與行人速度相近，當(dāng)砍殺發(fā)生后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)整其速度對(duì)歹徒進(jìn)行追趕，設(shè)定其初始速度為1 m/s。

2.4 建筑環(huán)境搭建

依據(jù)西單大悅城6F平面圖，利用行人庫(kù)空間模塊中的墻、目標(biāo)線、矩形區(qū)域等工具描繪物理環(huán)境，藍(lán)色個(gè)體可作為商城安保人員，繪制完成后的基礎(chǔ)環(huán)境2D仿真界面如圖1所示。

圖1 仿真2D界面

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在北京西單大悅城砍殺事件中，由于信息誤導(dǎo)，顧客大多為停留和觀望狀態(tài)，即使有部分人員在進(jìn)行疏散，但范圍較小，效率較低，導(dǎo)致在有限的空間內(nèi)，持刀歹徒可以對(duì)人群進(jìn)行持續(xù)傷害，從而造成了1死12傷的重大人員傷亡。

本次仿真是在AnyLogic 8.5.2上運(yùn)行的，由于仿真模擬存在一定的不確定性，因此需要多次運(yùn)行每個(gè)方案，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并求得平均值。為了減少不確定性的影響，在模型參數(shù)設(shè)定完畢以后，對(duì)仿真所得數(shù)據(jù)進(jìn)行相對(duì)平均偏差分析，結(jié)果見表1。

3.1 模型驗(yàn)證

為驗(yàn)證此次仿真實(shí)驗(yàn)的有效性，通過對(duì)仿真相關(guān)參數(shù)的設(shè)定，嘗試還原了此次砍殺事件的傷亡情況。當(dāng)砍殺發(fā)生時(shí)，設(shè)定周圍人群狀態(tài)表現(xiàn)為停留、觀望、疏散緩慢等狀態(tài)，以此來展示人群在上述狀態(tài)情況下導(dǎo)致的襲擊者持續(xù)傷害人群的結(jié)果。為控制變量，依據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)，設(shè)定保安數(shù)量為4人，當(dāng)該層內(nèi)部人數(shù)達(dá)到160人時(shí)，開始砍殺行為，并反復(fù)經(jīng)過15次仿真實(shí)驗(yàn)，擬定為方案一，統(tǒng)計(jì)仿真結(jié)果，并計(jì)算多次試驗(yàn)所得結(jié)果的相對(duì)平均偏差值，相關(guān)數(shù)據(jù)如圖2所示。

表1 方案一詳細(xì)數(shù)據(jù)

圖2 方案一傷亡情況統(tǒng)計(jì)圖

如表1，在反復(fù)15次仿真結(jié)果統(tǒng)計(jì)中，相對(duì)平均偏差僅為0.036，可以說明多次仿真所得結(jié)果之間無顯著差異。

由圖2可見，當(dāng)人群被設(shè)定為停留、觀望、疏散緩慢等狀態(tài)時(shí)，歹徒的襲擊目標(biāo)范圍較大，導(dǎo)致襲擊者可以在較短的時(shí)間內(nèi)持續(xù)不斷的對(duì)周圍人群進(jìn)行砍殺襲擊，平均傷亡人數(shù)達(dá)到了13.4人，與原事件傷亡結(jié)果相近，且實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)趨勢(shì)穩(wěn)定，可有效證明本次仿真實(shí)驗(yàn)的真實(shí)性。

3.2 優(yōu)化實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證人群應(yīng)急疏散對(duì)此類社會(huì)安全事件的重要影響，將上述仿真中的邏輯流程進(jìn)行一定調(diào)整，在砍殺發(fā)生后，設(shè)定人群狀態(tài)為躲避或緊急疏散，優(yōu)化后的實(shí)驗(yàn)流程如圖3所示。

圖3 優(yōu)化實(shí)驗(yàn)仿真流程圖

依據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)，每小時(shí)進(jìn)入商場(chǎng)6F的人流量約為900人，保安數(shù)量為4人，在當(dāng)前內(nèi)部人數(shù)達(dá)到160人時(shí)，點(diǎn)擊開始按鈕，人群開始逃生、疏散，救援人員趕赴現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行處置，反復(fù)進(jìn)行15次實(shí)驗(yàn)，擬定為方案二，統(tǒng)計(jì)傷亡數(shù)量，并將該數(shù)值變化與方案一得出的傷亡情況進(jìn)行對(duì)比得出以下數(shù)據(jù)：

圖4 方案一與方案二傷亡情況對(duì)比

分析圖4可見，在對(duì)原仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行疏散優(yōu)化后，傷亡數(shù)量明顯下降，平均傷亡數(shù)量由13.4人降至3.1人?？梢姡?dāng)砍殺發(fā)生后，商場(chǎng)內(nèi)部工作人員及救援人員提高警惕，在合理控制現(xiàn)場(chǎng)狀況的同時(shí)，對(duì)周圍人群傳達(dá)危險(xiǎn)信息并迅速展開疏散工作，無論是引導(dǎo)人群躲避襲擊逃離到相對(duì)安全的區(qū)域，或是采取疏散至安全出口等應(yīng)急處置措施，都可大大減少傷亡。

3.3 保安數(shù)量討論

安保人員作為事件發(fā)生后的第一救援力量，在此類社會(huì)安全事件防控中至關(guān)重要，訓(xùn)練有素的保安人員不僅可以提高疏散效率，同時(shí)也可以更有效地處置事件，控制現(xiàn)場(chǎng)。

(1)抓捕時(shí)間

在優(yōu)化后的人群疏散實(shí)驗(yàn)過程中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)保安數(shù)量為1人時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)難以控制，由于武力對(duì)比懸殊，保安無法順利牽制歹徒，通過多次實(shí)驗(yàn)，當(dāng)保安數(shù)量至少為2人時(shí)，才能有控制現(xiàn)場(chǎng)，抓捕歹徒。故此，分別設(shè)定保安數(shù)量為2～6人，并重復(fù)進(jìn)行25組實(shí)驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)了控制現(xiàn)場(chǎng)抓捕襲擊者所用時(shí)間的數(shù)據(jù)如圖5所示。

圖5 保安數(shù)量與抓捕時(shí)間關(guān)系變化

觀察分析圖5，當(dāng)安保人員數(shù)量為2人時(shí)，由于人數(shù)劣勢(shì)，控制現(xiàn)場(chǎng)需要花費(fèi)較多時(shí)間，當(dāng)保安數(shù)量逐漸增加時(shí)，抓捕時(shí)間相應(yīng)減少，呈下降趨勢(shì)。根據(jù)仿真結(jié)果可見，當(dāng)安保人員數(shù)量相對(duì)增加時(shí)，控制現(xiàn)場(chǎng)將更加有利。

為得出最佳保安數(shù)量，再次增加保安人數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)抓捕時(shí)間出現(xiàn)異常變化，如圖5，當(dāng)保安數(shù)量為7人時(shí)，平均抓捕時(shí)間為29.48 s，抓捕時(shí)間反而增加，為再次驗(yàn)證，設(shè)定保安數(shù)量為8人，平均抓捕時(shí)間為33.72 s，抓捕時(shí)間繼續(xù)增加，隨后觀察仿真動(dòng)畫發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致抓捕時(shí)間增加是由于出現(xiàn)人群逆流。當(dāng)保安數(shù)量過多時(shí)，保安逆向沖進(jìn)疏散人群，會(huì)延誤救援行為，反而降低效率。這說明過多的救援人員對(duì)現(xiàn)場(chǎng)處置及人群疏散有一定干擾，事件發(fā)生后，救援人員需要逆向沖入人群密集區(qū)域，一方面會(huì)拖延救援時(shí)間，另一方面可能會(huì)造成疏散行人流的紊亂，導(dǎo)致更壞結(jié)果的發(fā)生。依據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果推測(cè)，為有效預(yù)防及處置突發(fā)事件，商場(chǎng)內(nèi)配置4～6名保安較為合理。

(2)疏散效率

為研究保安數(shù)量對(duì)疏散效率是否存在影響，以不同保安數(shù)量為變量，在保證最佳保安數(shù)量上限范圍下，分別設(shè)定數(shù)量為2、3、4、5、6人進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，每組實(shí)驗(yàn)依舊重復(fù)25次，在單位時(shí)間內(nèi)，統(tǒng)計(jì)到不同保安數(shù)量下平均疏散人數(shù)如圖6所示。

圖6 保安數(shù)量與疏散人數(shù)關(guān)系

分析圖6可見，單位時(shí)間內(nèi)，保安數(shù)量與疏散效率呈正相關(guān)影響，當(dāng)保安數(shù)量逐漸增加時(shí)，所疏散出去的人數(shù)相應(yīng)增加，疏散效率有所提高。

另外，為避免人群逆流對(duì)疏散及救援過程的影響，商場(chǎng)內(nèi)安保數(shù)量不宜過多。

4 結(jié)語

本文基于多Agent仿真，借助AnyLogic軟件構(gòu)建了西單大悅城砍殺事件的疏散模型，分析驗(yàn)證了行人應(yīng)急疏散在突發(fā)社會(huì)安全事件中的重要意義。根據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果，當(dāng)救援人員數(shù)量過多時(shí)，會(huì)對(duì)疏散工作和救援時(shí)間有所干擾，反而降低救援效率。據(jù)此，公共場(chǎng)所諸如大型商場(chǎng)內(nèi)的工作人員應(yīng)提高警惕，并具備基本的突發(fā)事件防控處置能力，在人員配置方面應(yīng)綜合考慮個(gè)人素質(zhì)及該場(chǎng)所人流狀況，配置合適的保安數(shù)量，爭(zhēng)取人力資源配置收益最大化。此次研究同時(shí)也證明了基于Agent的仿真能夠較好地模擬突發(fā)事件演變過程及行人運(yùn)動(dòng)情況，可服務(wù)于管控策略優(yōu)化、反恐處突和消防救援等領(lǐng)域，對(duì)社會(huì)安全事件相關(guān)研究具有重要的借鑒意義。

本次研究引入具體案例，同時(shí)完善了實(shí)驗(yàn)流程和邏輯參數(shù)設(shè)置，在一定程度上減少了實(shí)驗(yàn)誤差。但仍有一些不足，如人群疏散中個(gè)體差異對(duì)疏散效率的影響，疏散過程中人群心理素質(zhì)以及選擇疏散路徑的心理博弈，救援人員與歹徒的武力值對(duì)比以及保安巡邏路線對(duì)事件處置效率有無影響等。在后續(xù)研究中，將繼續(xù)對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，展開進(jìn)一步研究。