基于元胞自动机的机械车间紧急疏散建模研究

摘要

近年来，频发的公共安全事故敲响了警钟，安全疏散是保障社会公共安全的有效措施。在疏散系统中，当内外力共同作用时，简单个体行为将演化为复杂的群体行为，使问题复杂化而难于处理。已有的疏散系统模型的研究多是基于恐慌理论描述个体行为，而针对理性状态下疏散过程中的合作机制和引导机制同时考虑的研究非常缺乏，尤其针对机械车间实际环境的疏散研究更是少见。
　　本文结合机械车间的具体特性，拟从合作视角探究疏散系统的合作和引导规律，具体研究内容如下：
　　(1)针对动态参数模型在多人竞争决策的缺乏理性，建立了符合实际的理性个体决策的基本疏散模型。结合机械车间的特性，利用该模型仿真研究了不规则和存在随机障碍物的疏散空间，分析了疏散时间随人员密度和出口宽度及出口个数的变化规律。
　　(2)在基本疏散模型的基础上，考虑心理学对疏散的群体行为的结论，引入多人雪堆博弈策略，并加入动态演化机制，建立了博弈演化疏散模型。并利用该模型在机械车间的环境仿真实验，研究了收益系数与合作频率和疏散时间的关系，探讨了不同模仿系数时，出口宽度与合作频率的关系。
　　(3)在博弈演化疏散模型基础上，采用群智能算法分类优化个体选择，建立了引导者的博弈演化疏散模型。结合机械车间的环境特点,利用该模型仿真实验，研究了引导者个数与疏散时间和合作频率的关系，并探讨了不同引导者数目时，权重系数与疏散时间的关系。
　　(4)把以上三种模型综合应用于某机械车间疏散的定性仿真实验，同时与该机械车间的实际疏散演习数据对比，进行相关分析，验证了本文提出的基于机械车间疏散模型的可用性与有效性。
　　本文深入分析了理性状态的疏散群体的合作和引导规律，建立了考虑合作和引导因素的机械车间的博弈演化疏散模型，阐明了心理视角下合作和引导共起作用时，机械车间的安全疏散机制，研究发现：
　　（1）通过对博弈收益系数c的合理调整，可以得出较高的合作比例，而合作有助于疏散。
　　（2）从个体和群体利益出发，非拥挤状态下理性较高的人，越容易选择自利行为疏散。然而，随着人群趋向拥挤，过多的自利疏散，会增加了相互冲突的人群，这又会使群体的适应度下降，导致效率疏散降低。因此，越拥挤，群体选择合作，更容易让个体逃生。
　　（3）要获得最佳疏散效率，引导者的数量对疏散效率存在临界值。超越了临界值以后，随着规模增大，引导者数量越多，疏散效率反而越低。
　　本论文的创新之处体现在：
　　（1）基于多人雪堆博弈策略和博弈动态演化机制研究群体行为的方法，建立了机械车间的博弈演化疏散模型，揭示了合作有利于疏散的结果。
　　（2）借鉴群智能算法更新公式优化规则，建立了同时考虑合作和引导特性的机械车间的博弈演化疏散模型，得到了机械车间的安全疏散机制，探索了通过简单方法定性研究疏散系统，丰富了该领域的研究方法。
　　本文研究的结论支持了心理学关于疏散中群体行为的观点，扩展了对个体行为与群体行为关系的理解，一定程度上对大规模群体疏散和疏散预案提供理论支撑，尤为提高疏散效率的机械车间的设计和布局提供理论依据及技术支持。

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第一章 绪 论

1.1 疏散研究的意义

1.2 研究背景

1.3 研究目的和研究内容

1.4 研究方法

第二章 元胞自动机在疏散系统中的建模方法

2.1 元胞自动机模型概述

2.2 人员疏散仿真系统结构

2.3 疏散模型国内外研究现状

2.4 本章小结

第三章 基本疏散模型在机械车间的应用研究

3.1 基本模型的建立

3.2 矩形空间下无障碍物的仿真研究

3.3 不规则空间无障碍物的疏散仿真研究

3.4 规则空间存在随机障碍物的仿真研究

3.5 本章小结

第四章 基于合作博弈的机械车间疏散模型研究

4.1 疏散群体行为的心理学理论

4.2 群体行为的演化博弈

4.3 多人博弈演化模型

4.4 仿真结果分析及讨论

4.5 本章小结

第五章 基于引导特性的机械车间疏散模型研究

5.1 问题的提出

5.2 粒子群算法概述

5.3 引导者博弈演化疏散模型

5.4 仿真与结果分析

5.5 本章小结

第六章 基于机械车间的疏散模型的验证

6.1 机械车间的特点

6.2 结合机械车间特点的疏散仿真研究

6.3 本章小结

第七章 研究总结与展望

7.1 主要研究结论

7.2 创新点

7.3 研究展望

致谢

参考文献

附录

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