一种动态调整和布置公共交通枢纽内部隔离装置的方法

摘要

本发明公开一种动态调整和布置公共交通枢纽内部隔离装置的方法，以实现在发生重大公共卫生事件期间，增设和调整重点公共交通枢纽内设施摆放，保持有效间距，避免人流过于密集。该方法包括：通过改进的社会力模型对重点公共交通枢纽内人流进行仿真建模，以最小化固定时间内单位面积人流密度为目标函数；对隔离装置的位置摆放进行编码，生成解空间；按照随机种子初始化迭代群体，利用改进社会力模型仿真计算初始化目标函数值，根据最优性和分散性原则构建参考集；利用杂交算子对解空间进行搜索，重新计算新解的目标函数值，并依概率替换参考集中的个体。反复迭代，直至满足终止条件，停止迭代，输出最优个体。

说明书

技术领域

本发明涉及智能交通和公共卫生管理技术领域，尤其涉及一种动态调整和布置公共交通枢纽内部隔离装置的方法。

背景技术

公共交通枢纽是公共交通客流交汇的重要节点，保证乘客安全、高效乘车是社会关注的焦点。交通枢纽内部人流密度高度集中，各个线路相互交织，行人路径管控问题凸显。此外，受全球新冠肺炎疫情影响，距离控制在公共交通枢纽内部显得尤为重要。而公共交通枢纽内设施的合理摆放将有效的实现行人的距离控制。

行人仿真，例如社会力模型和元胞自动机等模拟方法，已经在公共交通枢纽内行人管控等领域进行了研究，给出了合理的策略。但是以往的方法主要是针对应急场景下行人疏散问题，模型的调整参数也是对于突发情况下行人行为的刻画，而疫情防控相较于应急场景，行人的心理恐慌和群体行为不同：面对疫情，行人不会存在对于特定危险源的恐慌感，更容易是对他人的恐慌，因此更不易产生群体聚集行为。

因此，需要提供一种疫情视角下考虑行人非紧急情况下路径选择的公共交通枢纽内设施摆放方法，保持行人间必要的社交距离，以减少乘客乘坐公共交通时的感染风险。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种动态调整和布置公共交通枢纽内部隔离装置的方法，通过建立以改进的社会力模型为基础的仿真优化模型并提供一种基于群体优化算法的启发式方法进行求解，通过设施摆放，约束行人在非紧急情况下的路径选择，保持必要的社交距离，为公共卫生安全提供保障。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种动态调整和布置公共交通枢纽内部隔离装置的方法，包括如下步骤：

步骤一、获取公共交通枢纽内建筑结构和人流信息，生成初始人流场景模型；

步骤二、对公共交通枢纽内隔离装置进行编码，生成解空间，并依据随机原则产生初始群体；

步骤三、在传统的社会力模型中引入疏远力构建改进的社会力模型，根据改进的社会力模型对个体所对应的场景进行数值仿真，计算群体中每个个体的目标函数(初始群体是等于初始解，这里的群体就是解空间的意思)，并利用最优准则和分散准则构建参考集，所述个体为初始群体中的一种隔离装置放置方案，其中个体对应的场景在生成初始化群体的时候已经完成建模；

步骤四、利用杂交算子对群体中的个体执行杂交操作；

步骤五、重新计算个体目标函数，并依照概率更新参考集；

步骤六、反复迭代，直至满足终止条件，迭代停止，输出最优的隔离装置摆放方案；

进一步的，建筑结构信息包括：公共交通枢纽候车大厅、进站口以及乘车口。

进一步的，人流信息包括行人的编号、行人的质量、行人的半径、期望速度大小、行人位置以及行人加速度信息。

进一步的，数值仿真中隔离装置放置位置是通过离散化建筑物水平面得到；具体是将公共交通枢纽平面划分成等大的网格，对划分后的网格依次编号，如果网格内有隔离装置则x

进一步的，杂交算子是选择群体中任意两个个体x，x’构成二元组(x,x’)产生新个体x

进一步的，通过改进的社会力模型仿真模拟公共交通枢纽内行人活动，计算数值仿真中单位面积人流密度峰值作为个体适应值。

进一步的，在改进的社会力模型中行人的受力包括自驱动力、人与人之间的作用力、人与边界之间的作用力以及疏远力。

本发明还提供一种动态调整和布置公共交通枢纽内部隔离装置的系统，包括仿真模块、群体优化算法模块和以下子模块：

a)仿真-初始化子模块；用于搭建公共交通枢纽仿真场景，初始化公共交通枢纽内行人；

b)仿真-改进社会力子模块；用于搭建改进的社会力模型，模拟行人在公共交通枢纽内的行走行为；

c)群体优化算法-统计子模块；用于计算给定时间内单位面积人流密度，并输出密度峰值；

d)群体优化算法-初始化子模块；用于根据随机种子生成初始化群体；

e)群体优化算法-杂交算子模块；用于对群体中的个体执行杂交操作；

f)群体优化算法-选择更新模块；用于根据仿真模块结果计算群体中个体的目标函数，并根据概率更新参考集。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述动态调整和布置公共交通枢纽内部隔离装置的方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述动态调整和布置公共交通枢纽内部隔离装置的方法的步骤。

与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：

1.在社会力模型中引入疏远力，较现有的模型可以更为准确地刻画疫情场景下行人路径选择行为，为决策提供指导。此外，由于公共交通枢纽内人流存在时空分布不均的现象，因此动态调整隔离装置摆放相较于传统摆放方法，可以更好利用隔离装置，实现人流精准管控的目的。

2.本发明方法通过在疫情视角下考虑行人非紧急情况下路径选择的公共交通枢纽内设施摆放方法，实现使行人间保持必要的社交距离，减少乘客乘坐公共交通时的感染风险。

附图说明

图1为本发明的公共交通枢纽平面示意图。

图2为本发明的仿真模块界面图。

图3为本发明的方法流程示意图。

图4位本发明中涉及的隔离装置的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明的一种动态调整的公共交通枢纽内部隔离装置及其布置方法，见图3，包括如下步骤：

步骤一、获取公共交通枢纽内建筑结构和人流信息，生成初始人流场景模型，其中：

公共交通枢纽内建筑结构信息特指候车大厅、进站口、乘车口，不包括站内设施；人流信息包括行人的编号、行人的质量、行人的半径、期望速度大小、行人位置以及行人加速度信息，人流信息变量在给定数值区间内随机产生。

步骤二、对场地隔离装置进行染色体编码，并依据随机原则生成初始群体。

隔离装置放置位置是通过离散化建筑物水平面得到：具体来说，将公共交通枢纽平面划分成等大的网格，对划分后的网格一次编号，如果网格内有设施则x

表1解的表示

步骤三、根据改进社会力模型对个体进行数值仿真，计算个体目标函数值，并根据最优和分散原则构建参考集；

传统的社会力模型考虑了自驱动力、人与人之间的作用力以及人与边界之间的作用力，行人的路径选择是合力作用产生加速度的结果，然而在疫情的背景下，行人出于自我保护的目的会产生疏远人群的行为，本方法考虑这种疏远现象，并在社会力模型中引入疏远力：

其中，A

将步骤二产生的结果，即设施的位置信息输入仿真模块，对行人产生来自边界的力。输入仿真时长内，仿真-统计子模块将计算仿真时长内的单位面积人流密度

步骤四、将初始群体中的个体随机组成二元组(x,x’)进行杂交操作；杂交算子可以分为解矩阵的行杂交和列杂交，在步骤四中随机使用两种杂交策略获得新解x

步骤五、依概率接受更新参考集；

在迭代过程中为了保证搜索的广度，避免限入局部最优，本方法以

步骤六、反复迭代，直至达到预设的最大迭代次数或达到预设的最大无更新迭代次数，停止迭代，输出保存的最优解，此时的最优解即为优化得到的最优公共交通枢纽隔离装置摆放方案。

见图4，隔离装置具体包括LED信息公告牌1、隔离装置主体2、底座3。隔离装置高度为1.037m，底座边长为43.7cm，底座下有4个可固定的万向轮便于移动，LED信息公告屏可以播放疫情信息警告语，以辅助人流管控。

本发明的仿真模块和群体优化算法块均是通过Python语言实现。见图2，仿真场景和可视化均通过图形用户界面类实现，该类中包含仿真可视化窗体、颜色等可视化信息的配置。公共交通枢纽内行人和人群分别通过构建“人”和“人群”类实现，“人”类中包含行人编号、行人质量、行人半径、期望速度大小、当前位置、当前速度和当前加速度属性；“人群”包含控制行人移动的方法，当系统仿真时长结束或所有行人到达目的地仿真模块终止，并由仿真-统计子模块输出。

群体优化算法是通过“群体优化”类实现，该类包括初始化群体、杂交和参考集更新3个方法；群体、最大迭代次数和最长迭代时间3个属性构成；个体是由包含解矩阵、目标函数2个属性和复制一个个体的方法。

最后需要指出的是：以上实例仅用以说明本发明的计算过程，而非对其限制。尽管参照前述实例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解，其依然可以对前述实例所记载的计算过程进行修改，或者对其中部分参数进行等同替换，而这些修改或者替换，并不使相应计算方法的本质脱离本发明计算方法的精神和范围。

本发明并不限于上文描述的实施方式。以上对具体实施方式的描述旨在描述和说明本发明的技术方案，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的。在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，本领域的普通技术人员在本发明的启示下还可做出很多形式的具体变换，这些均属于本发明的保护范围之内。