一种基于自适应智能体模型的复杂人群疏散行为仿真方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于仿真建模技术领域，涉及一种复杂人群疏散仿真方法，尤其涉及一种 基于自适应智能体模型的复杂人群疏散行为仿真方法。
【背景技术】
[0002] 应急预案是指面对突发事件如自然灾害、重特大事故、环境公害及人为破坏的应 急管理、指挥、救援计划等。它能够有效提高企、事业单位应对突发环境事件的能力，将突发 环境事件对人员、财产和环境造成的损失降至最小程度。长期以来，应急预案的制定都是政 府机构，社会活动家，物理学家和计算机科学家研究的重点。人群应急疏散问题是应急预案 中一个重要的分支，在保障人员安全中发挥了重要的作用。
[0003] 现有的很多研究工作都是基于真实世界采集的数据进行分析（[文献1，2])和实验 ([文献3-5])，仿真分析在应急疏散研究中受到了越来越多的关注，例如，[文献6]中把应急 疏散过程看成是一个路径寻找问题。同时，也有一些工作考虑了个体的移动速度（[文献 7])，这些工作证明了个体的移动速度的提高能够降低总体的人群疏散时间。在这个方向 上，越来越多的工作都是为了探讨在应急疏散中的决策制定机制和个体行为（[文献8,9])。 此外，还有一些研究者尝试利用度量人群的大小甚至利用目标跟踪的技术来记录个体的移 动轨迹来分析人群的行为（[文献10，11 ]) Pereira等人提出了一个疏散管理系统通过视频 中提取的路径信息来预测个体的移动行为（[文献12])。
[0004] 大部分现有的疏散模型和仿真模型都是采用了基于流和基于个体的方法。基于流 的方法忽视了人群中个体的特性，因而不能考虑各个不同的个体行为带来的影响（[文献 3])。基于个体的方法通常把人群看成许多个体组成的总体，他们大多是基于实体的或者是 基于智能体(Agent)的。在基于实体的方法中，每个个体都被建模成一个不智能的模糊的实 体，而在实际应用中，没办法要求所有的个体行为都在同一个准则下（[文献13])。因此，基 于智能体模型的基于个体的方法在实际应用中更受欢迎，他们对个体用智能的和自主的智 能体(Agent)来建模，因此可以为个体独立的进行决策（[文献10])。
[0005] 基于智能体(Agent)的模型通常关注于定义个体行为的准则，然后将这个准则运 用于仿真人群中的每个个体。然而在实际的人群疏散过程中，个体的行为通常会受到许多 不同因素的影响，例如力量，反应速度，情感和环境影响等等（[文献14])。这些不同的因素 以一种复杂的形式来影响个体的行为，并且同一个因素对不同的个体都会产生不同的影 响。现有的一些方法都能产生一些不错的仿真结果，并在在实际应用中个体和人群的行为 都取得了不错的效果。然而，个体的行为如何根据环境的变化和其他个体的反应进行自适 应的调整仍然是一个亟待解决的问题。因此亟待发明一种自适应智能体模型的复杂人群疏 散的仿真方法。
[0006] 另一方面，现有的一些基于CPU的方法在大规模复杂人群疏散中受到了很大的局 限。现有的基于智能体(Agent)模型的方法不能处理大规模高复杂度人群疏散问题，（1)现 有算法的扩展性很差，随着个体人数的增加，算法节点的增加大大提高了计算节点的负荷。 (2)个体之间的关联性计算会随着个体数目的增加而变得越来越困难。因而亟待发明一种 能够快速处理大规模复杂人群疏散的仿真方法。
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【发明内容】
[0021] 针对现有方法的不足，本发明公开一种基于智能体(Agent)复杂人群疏散并行仿 真算法。每个个体用一种自适应的智能体(Agent)模型来表示，这个模型能够在人群疏散过 程中自适应的改变个体的行为，从而考虑不同个体的个性，这个模型旨在根据不同的个体 制定不同的决策来分离不同的智能体的移动。同时在GPU平台上对算法在个体的基础上实 现并行化，提高仿真算法在大规模复杂环境中的人群疏散效率。
[0022] 本发明所采用的技术方案是:一种基于自适应智能体模型的复杂人群疏散行为仿 真方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0023] 步骤1:环境建模；
[0024] 环境模型为一种包含静态地图信息和相关的宏观场信息的多层地图；所述静态地 图信息描述环境的物理属性;所述宏观场信息包括一个描述位置信息的位置势能场和一个 描述人群密度信息的密度场;所述位置势能场是静态的，密度场是随着个体的行为会发生 改变，是动态场；
[0025] 步骤2:自适应智能体建模；
[0026] 智能体模型主要定义决定智能体运动方式的原理;智能体的运动方式主要包括速 度方向和速度大小；
[0027]步骤3:自适应智能体模型的并行化；
[0028]自适应智能体模型的并行化通过将一个智能体队列的所有元素根据GHJ平台的 CUDA核分成多个智能体组，然后并行处理智能体组中的每个元素。
[0029] 作为优选，步骤1中所述描述环境的物理属性，是通过地图来进行抽象化的描述； 所述地图是一个由方格组成的网格组成，在这个网格中有四种类型的方格:可通过区域方 格、出口方格、障碍物方格以及引导标记方格;所述智能体只能在