基于MAS的全自动运行系统应急处置仿真平台的设计与研究

摘要

全自动运行系统(Fully Automatic Operation，简称FAO)，是以现代信息技术提升运行服务水平为目的的新一代城市轨道交通系统，已成为国际公认的主流发展方向之一。高等级自动化系统的应用会使人机功能得到重新分配，特别是当运营中出现紧急状况，运营单位采取的应急处置相比与传统大有不同，因此需要重新研究适合FAO的应急处置策略。
　　应急处置作为轨道交通运营过程中的重要环节，处置策略通常需要各专业根据经验联合攻关制定，但由于城市轨道交通的复杂性，进行真实应急场景演练的难度较大，因此需要构建特定的仿真环境进行策略验证。针对于此需求，本文将根据全自动运行系统应急处置特点，选用合适的方法建立应急处置抽象模型，完成应急处置仿真平台的开发，并设计科学的评价体系，实现对应急策略的验证分析。
　　本文具体研究工作如下:
　　(1)根据全自动运行系统的结构特点，分析系统设备和组织人员架构的变化，理解全自动运行系统下轨道交通的运营过程，深入提炼具有仿真意义的应急场景，明确仿真的内容和需求。
　　(2)研究多智能体（Multi-Agent System，简称MAS）建模方法，将应急处置中的参与对象抽象成中心调度、乘客、列车、现场处置员和线路五类Agent，并构建中心、车站和列车三层仿真架构。基于相应的基础原理，对每一类Agent的感知、决策和行动等属性进行定义，确定Agent之间的交互方式和内容，最终完成全自动运行系统应急处置仿真模型的构建。
　　(3)基于MAS模型和北京燕房线数据，利用Anylogic仿真工具开发全自动运行系统应急处置仿真平台。平台具有良好的人机交互界面，可实现控制应急进程，动态跟踪交互信息，三维显示处置过程和关键数据管理的功能。
　　(4)结合仿真平台的输出结果，对指标进行具体定义与量化，利用层次分析法构建全自动运行系统应急处置策略评价体系。最后以列车区间迫停场景为例，分析应急策略，并结合评价结果为运营提供决策支持和建议。

目录

声明

致谢

摘要

1．1 论文选题背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 城市轨道交通应急处置研究应用现状

1．2．2 应急仿真的研究

1．3 论文主要工作内容及组织架构

2 预备知识

2．1 城市轨道交通全自动运行系统应急处置分析

2．1．1 全自动运行系统构成与特点

2．1．2 全自动运行系统应急场景分析

2．2 MAS建模方法

2．2．1 Agent的概念和基本特点

2．2．2 多智能体系统

2．2．3 基于MAS的系统建模方法

2．3 本章小结

3 基于MAS的全自动运行系统应急处置仿真模型建立

3．1 需求分析

3．2 模型实体架构

3．3 分析、设计和建模

3．3．1 Agent的基础结构

3．3．2 基于社会力模型的乘客Agent与处置员Agent

3．3．3 列车Agent

3．3．4 中心调度Agent和线网Agent

3．4 基于MAS的全自动运行系统应急处置仿真过程

3．5 本章小结

4 基于燕房线的全自动运行系统应急处置仿真平台实现

4．1 平台实现方案

4．1．1 Anylogic仿真工具

4．1．2 基于MAS模型的仿真平台实现方案

4．2 数据管理模块

4．2．1 基于E-R模型的数据库设计

4．2．2 数据管理模块实现

4．3 应急控制模块

4．3．1 模块设计

4．3．2 模块实现

4．4 应急处置模块

4．4．1 线路Agent实现

4．4．2 列车Agent实现

4．4．3 乘客Agent行为实现

4．4．4 现场处置员Agent行为实现

4．5 本章小结

5 全自动运行系统应急处置策略评价

5．1 策略评价指标

5．1．1 仿真平台直接输出指标

5．1．2 乘客恐慌度指标量化

5．2 基于层析分析法的应急处置策略评价

5．3 案例分析

5．3．1 列车区间迫停场景应急策略

5．3．2 评价结果分析

5．4 本章小结

6 总结及展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

图索引

表索引

学位论文数据集