基于主体的景区游客行为仿真建模方法
【专利摘要】基于主体的景区游客行为仿真建模方法，属于计算机仿真【技术领域】。本发明提出一种基于主体(Agent)的景区游客行为仿真建模方法，对景区游客基本行为进行建模，所建模型能够被有效验证，模型运行结果与实际情况拟合度较好，可以实现对景区游客行为的有效模拟。
【专利说明】基于主体的景区游客行为仿真建模方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于计算机仿真【技术领域】，具体设及一种基于主体（Agent)的景区游客行 为仿真建模方法，可用于景区客流管理。
【背景技术】
[0002] 随着我国旅游业的发展，景区客流在高峰期、日W及时刻存在超过极限容量的严 重问题。景区游客与游憩环境之间存在共辆与正相关性，即当景区的自然、生态、社会、经济 等环境要素受到游客活动的严重影响时，游客自身的游憩质量也会受到负面影响。计算机 仿真建模方法是研究游客与环境交互影响的重要前沿方法，能够通过计算机仿真技术，模 拟、推演游客在景区的动态行为，从而预测性地给出游客在景区的时空分布，为景区客流管 理提供决策支持。
[0003] 计算机仿真建模是指对研究对象建立仿真模型并实现模型运行环境的过程，建模 结果即为一个仿真系统，仿真即为模型在仿真系统中的运行。景区游客行为仿真建模通过 W下4个步骤构建；（1)选取有代表性的景区进行大量实地调查与分析；（2)建立景区游憩 环境与游客行为模型；（3)编程实现基于模型的计算机仿真系统；(4)验证仿真系统。
[0004] Smith和Krutilla提出了一种郊野使用仿真模型WUSM(Wil化ess Use Simulation Model)。WUSM基于对游客的抽样建立游客的统计特征模型，即规模（人数）、旅游方式（步 行、骑马等）、到达周、天、时间及游憩线路模式（路线、通道、宿营地构成的序列）的频数，模 型运行时产生不同规模、到达时间、入口、旅游路线等游客特征的游客（个人、团队），系统 跟踪与记录游客之间的相遇次数、相遇地点W及相遇方式（碰面、经过、宿营等）并输出所 记录数据的统计结果。Lawson和Manning等人开发出了基于仿真平台Extend的景区游客 行为仿真系统，与WUSM的主要不同在于其集成了地理信息系统（Geographic In化rmation System, GI巧。GIS被用于计算游客的行程长度。
[0005] Gimblett 与 Itami 等人基于本体（Agent)技术开发了 RBSim(Multiagent Recreation Behavior Simulator System)系统。RBSim 用 Agent 表示游客及游客团队，用 GIS表不游憩环境。RBSim的Agent基于抓I (Belief Desire Intension)规则构建，主要 由立部分构成；（1) Agent的感知模块用于感知其他Agent、道路、公园设施、时间、天气等游 憩环境要素；（2)Agent的推理模块采用目标（动机）驱动的推理机制，根据既定目标及环 境感知，基于层次分析过程进行模糊决策，选择能够实现目标的路径、行为；（3)Agent的动 作模块按照推理模块产生的行为选择结果采取相应的游憩行为，如移动、停留等。当模型执 行即仿真时，Agent被实例化为各种类别的游客Agent (如徒步者、山地自行车驾驶者、吉普 车驾驶者等），Agent能够实时感知仿真环境产生的不同环境变量（如自己的位置、已游憩 的路程、可视的其他Agent的位置、自己能量的损失等）、进行相应的推理（对下一目的地、 下一旅行线路等进行决策）、执行相应的决策行为直至达到既定目标。RBSim提供各种仿真 结果的分析报告，含图表及基于GIS的图形。
[0006] 目前，研究人员构建了多种景区游客行为仿真建模方法，用于各类景区的客流管 理。然而，该些方法始终存在如下问题；（1)采用概率统计方法对游客行为建模的，未给出 该些基本行为的规律，而游客基本行为规律是仿真系统具有适应性的基础，也是景区客流 管理的基础；（2)游客线路决策规则无论在理论上还是实际应用中都难W验证，导致系统 检验困难，存在仿真结果可信度问题。针对上述问题，提出一种基于Agent的景区游客行为 仿真建模方法，该方法W Agent表示游客，基于景区游客行为规律建立Agent行为模型，W 此为基础构建模型的运行环境一一景区游客行为计算机仿真系统，所建仿真系统的输出能 够通过各种变换参数值的仿真实验，。
【发明内容】
[0007] 针对上述景区游客行为仿真建模方法存在的问题，提出一种基于主体（Agent)的 景区游客行为仿真建模方法，建立景区游客行为可检验模型，开发模型的运行环境，提供景 区客流动态客流调控的决策支持。
[000引本发明采用如下技术方案；一种基于主体（Agent)的景区客流仿真建模方法，其 特征在于包含如下步骤：
[0009] 步骤一，对景区环境建模。提取景区地理要素，包含道路、连接点W及停留点；所述 的停留点为景点或使游客产生停留时间的服务设施。
[0010] 步骤二，对景区到达建模；游客到达建模为复合非平稳泊松到达过程；将游客到 达速率在全天的波动分为n个时间区间，令j = l..n，则在某时间区间j内，游客单个到 达过程是泊松过程，在长度为S的任意时间区间的到达数量是W速率为A (tj.)的泊松随机 变量。由于景区游客通常成批到达，所述的成批到达是指W团队、家庭、朋友成批到达，令 N'（t) = t}为t时刻前已经到达游客的批数目，X(t)为时刻t前到达的游客 W'(〇 总数，Bk为第k批中游客的数目，有A^(/)=XA，z>〇,其中，B巧独立同分布泊松随机变 量，独立于{N'（t)，t>0}，则{N'（t)，t>0}是一个非平稳泊松分布。其中，时间区间j 内游客到达速率A (tj.) W及Bk的数学期望根据景区实际观测数据估计。为了获得A (tj.) 的估计，将观测日时间区间按照X分钟一个区间长度分为y个子区间tj.(j = 1. . . y)，首先 计算每个子区间的平均到达数，该些到达数是对应子区间到达期望数的估计，然后用平均 数除W子区间的长度X分钟，则得到每个子区间tj.到达速率的估计；步骤S，游客移动建模 为马尔科夫决策过程，即游客基于马尔科夫转移概率矩阵进行移动方向决策。令游客移动 找。i G T} (T = {0, 1，2,. . . })是一组定义在状态空间S上的随机变量，S包含景点与路线， 有P狂。4= j IX。，. . .，X。）= P狂。4= j IX。)，即游客在某决策点i G T选择下一要参观景点 或路线Xw仅与当前所在景点或线路X。相关，游客移动决策过程是一个马尔科夫决策过程。 令马尔科夫决策过程的转移概率矩阵阶数为1，得到游客在景点或线路间的1步迁移概率 矩阵M= {p。};因P。随全天时间而变化，则有M(t)，t G T。M(t)由观测数据统计分析估 计。
[0011] 步骤四，游客停留建模分为两种情况。对游客集中停留的景点游客停留时间服 从分时间区间均值为的爱尔朗分布化=2);对游客只做短暂停留的景点游客在景点 的停留时间服从分时间区间均值为的指数分布；全天的波动分为n个时间区间，i = l..n，值由观测数据获得。
[0012] 步骤五，游客在景点间的行进速度基于观测数据分时间区间取统计均值。
[0013] 步骤六，完成上述景区游客行为仿真模型的编程实现。
[0014] 步骤走，输出仿真模型的运行数据。
[0015] 所述步骤四中游客短暂停留的景点是指游客停留时间不超过10分钟W上的景 点。
[0016] 本发明可W获得如下有益效果：
[0017] 本发明提出一种基于主体（Agent)的景区游客行为仿真建模方法，对景区游客基 本行为进行建模，所建模型能够被有效验证，模型运行结果与实际情况拟合度较好，可W实 现对景区游客行为的有效模拟。
【专利附图】
【附图说明】
[001引图1本发明的流程图
[0019] 图2仿真模型地理要素构成图
[0020] 图3仿真模型输出数据统计结果示例
【具体实施方式】
【具体实施方式】 [0021] 如附图1所示。
[0022] 步骤一，选取特定景区。根据实际需要，选择任意景区X，采集X景区游客行为数 据，包括景区X入口客流统计数据，游客在各个节点的移动方向统计数据，游客在各个节点 停留时间的统计数据等。从而形成X景区仿真模型输入值。
[002引步骤二，制作X景区的GIS地图，提取景区地理要素，生成X景区化ape文件，作为 景区客流仿真系统的环境基础数据。
[0024] 步骤S，修正适用于X景区的参数。
[0025] 步骤四，W正常参数为条件运行仿真模型系统。对比采集的离散样本数据与仿真 系统输出结果数据，对仿真系统进行修正，直至仿真系统输出结果符合采集样本数据。
[0026] 步骤五，W不同情况下的参数为条件，运行仿真模型，分析系统输出数据。
【权利要求】
1. 一种基于主体的景区客流仿真建模方法，其特征在于包含如下步骤： 步骤一，对景区环境建模；提取景区地理要素，包含道路、连接点以及停留点；所述的 停留点为景点或使游客产生停留时间的服务设施； 步骤二，对景区到达建模；游客到达建模为复合非平稳泊松到达过程；将游客到达速 率在全天的波动分为n个时间区间，令j=l..n，则在某时间区间j内，游客单个到达过程 是泊松过程，在长度为s的任意时间区间的到达数量是以速率为A(tp的泊松随机变量； 由于景区游客通常成批到达，所述的成批到达是指以团队、家庭、朋友成批到达，令N'（t) =maxU:t}为t时刻前已经到达游客的批数目，X⑴为时刻t前到达的游客总数，Bk
{N'（t)，t多0}，则{N'（t)，t多0}是一个非平稳泊松分布；其中，时间区间j内游客到达速 率A(tp以及Bk的数学期望根据景区实际观测数据估计；为了获得X(tp的估计，将观测 日时间区间按照X分钟一个区间长度分为y个子区间h(j=l...y)，首先计算每个子区间 的平均到达数，这些到达数是对应子区间到达期望数的估计，然后用平均数除以子区间的 长度X分钟，则得到每个子区间&到达速率的估计； 步骤三，游客移动建模为马尔科夫决策过程，即游客基于马尔科夫转移概率矩阵进行 移动方向决策；令游客移动（Xi,iGT}(T= {0, 1，2,. . . })是一组定义在状态空间S上的随 机变量，S包含景点与路线，有P(Xn+1=jIX& . . .，Xn) =P(Xn+1=jIXn)，即游客在某决策点 iGT选择下一要参观景点或路线Xn+1仅与当前所在景点或线路Xn相关，游客移动决策过 程是一个马尔科夫决策过程；令马尔科夫决策过程的转移概率矩阵阶数为1，得到游客在 景点或线路间的1步迀移概率矩阵M= {pu};因Pu随全天时间而变化，则有M(t)，tGT; M(t)由观测数据统计分析估计； 步骤四，游客停留建模分为两种情况；对游客集中停留的景点游客停留时间服从分时 间区间均值为Ui的爱尔朗分布（k= 2);对游客只做短暂停留的景点游客在景点的停留时 间服从分时间区间均值为h的指数分布；全天的波动分为n个时间区间，i=l..n，y^直 由观测数据获得； 步骤五，游客在景点间的行进速度基于观测数据分时间区间取统计均值； 步骤六，完成上述景区游客行为仿真模型的编程实现； 步骤七，输出仿真模型的运行数据。
2. 根据权利要求1所述的一种基于主体的景区客流仿真建模方法，其特征在于：所述 步骤四中游客短暂停留的景点是指游客停留时间不超过10分钟以上的景点。
【文档编号】G06F17/50GK104504207SQ201410831062
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2014年12月26日 优先权日:2014年12月26日
【发明者】黎巎, 赵欢 申请人:北京联合大学