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课程名称文献信息检索任课老师专业方向计算机技术导师姓名课题名称基于agent的人员疏散建模仿真1.课题分析：背景：近年来，一些重大灾害事故（例如：大型火灾、地震、泥石流等），公共场合的人群安全问题(例如：人群踩踏事件、矿洞坍塌事件、商场火灾疏散)屡次出现，以及多媒体行业(例如：3D电影、电子游戏)对画面逼真性的需求不断提高，全世界对人群仿真的研究都表现出极大的关注。课题内容简介：对现实世界中人群行为特征的抽象和数学描述是人群运动模型的实质。人群仿真是对大规模的实体或人群在各种场景环境的行为进行模拟的过程。其主要手段是对指定的场景环境和情节建立大规模仿真模型，且在计算机上生成对应的虚拟环境，且在特定的规则下逼真的模拟人群的运动过程，以此来预测和研究人群的运动特征和规律。选题意义：人群仿真技术的目的是高效直观地反映人群行为并为现实方案决策提供服务。在分析人群行为真实性方面，大规模人群仿真技术在灾害防护及公共安全领域有广泛应用。如泥石流多发区的城镇房屋和街道的设计，如车站，商场等的设计。在提高可视化质量方面，利用大规模人群运动仿真技术的实时画面渲染技术，能够在仿真场景中生成逼真的人群运动动画，例如：上下班写字楼出口、火车站的人流，演唱会现场欢呼雀跃的人群等，提高虚拟场景的视觉逼真性。中文检索词：智能体、agent、建模仿真、人员疏散英文检索词：Agent;modelingandsimulation;evacuation2.选择数据库（1）CNKI—中国期刊全文数据库、中国博士学位论文全文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库（2）维普资讯－中文科技期刊全文数据库（3）万方数据―学术期刊数据库、学位论文数据库、会议论文数据库、科技成果数据库（4）WebofScience—SCI-E、CPCI-S（5）Elsevier—ScienceDirect（6）Eivillage23.检索式中文检索式：（智能体+agent）/主题*（建模仿真+人员疏散）/主题英文检索式：主题=（Agent-basedmodel）AND主题=（modelingandsimulationORevacuation）4.检索结果1)CNKISU=('智能体'+'agent')ANDSU=('建模仿真'+'人员疏散')共命中377条2)维普(M=(智能体+agent))*(M=(建模仿真+人员疏散))共命中217条3)万方主题:(智能体+agent)*主题:(建模仿真+人员疏散)共命中320条4)WebofScienceTS=(agent-based)ANDTS=(modelingandsimulationORevacuation)共命中4513条5)ScienceDirecttak({agent-based})andtak(modelingandsimulationORevacuaton)共命中496条6)Eivillage2({agent-based})wnKYAND(modelingandsimulationORevacuation)wnKY共命中2316条5.将检索结果导入NE首先在各个不同数据库的检索过程中已经使用NE将相应文献以特定文件格式导出，如下图所示：然后使用NE将这些检索结果导入，在导入时需要使用各数据库相应的过滤器。以SCI的检索结果的导入为例，将其检索结果导入“crowdsimulation”文件夹下的“外文”文件夹下。其他外文库以及中文库均按照此过程导入，在导入过程中只需要选择不同的过滤器即可，中文数据库都使用NoteExpress过滤器。6.NE的去重处理在NE的检索工具栏下有“查找重复题录”的选项，使用此功能可以对指定文件夹进行指定范围的查重处理，下面是外文库的查重过程：指定查重文件夹为“外文”指定查重字段为“题录类型，作者，年份，标题”查重结果：中文库的查重过程和网外文库的查重过程一样，查重结果为：进行去重处理，将重复题录从“所有文件夹中删除”题录的查重去重处理到此结束，总之，在指定了查重文件夹以及查重字段后，进行查重处理。如果查重结果又重复题录，就将重复题录在所有文件夹中删除进行去重处理。7.检索报告人群运动模型，是对现实世界中人群行为特征的抽象和数学描述。人群运动模型的建立是非常复杂的，而要建立一个通用的运动模型更是难上加难。一方面，人具有自然界最复杂的大脑，决定了人的运动行为也是复杂异常，一个人的一个小动作，例如，挥手，拍球，其背后的感知和决策过程都是非常复杂的，人类的抽象能力还不足以精确描述；另一方面，现实中的每个人都是独立的个体，每个人都有不同的想法、观念，即使目的相同，对目的认知也不一定相同，故而很难抽象出每个个体背后的共性。目前，尽管人群仿真模型的研究已经获得了非常广泛的关注，但仍还处在初步研究的阶段，较为通用的人群仿真模型距离实际应用还有较为漫长的路要走。下面将介绍几种目前比较成熟的仿真模型。基于粒子系统的仿真模型[1-6]。粒子系统属于图形学的范畴，被用于一些模糊的自然现象的建模与可视化。基于粒子系统的仿真模型是法国人EricBouvier以粒子系统为原型建立的群仿真模型。在这个模型中，模拟对象称为“粒子”，每个粒子代表一个人，整个粒子系统侧表示一个人群，粒子在系统内部可以进行互动。其仿真机制是对系统内部的粒子赋予相同的行为模式，并在系统内设置力场，以力学知识和概率统计知识进行控制，通过仿真过程计算出所有粒子的速度、位置等等信息。基于粒子系统的仿真模型的有点在于可以建立简单实用的模型，对一些运动特征和规律比较明显或行为模式较为简单的特定人群可以实现方便的模拟。其不足的地方在于对一些运动模式较为复杂或者决策知识较多的人群进行仿真时，还缺少很多功能模块，例如：对决策知识的存储运用、运动模式的学习等等。恐慌状态下人群撤离运动仿真模型[7]。这个模型是基于恐慌状态下人群的特性、行为方式及决策方法而建立的仿真模型，是由DirkHelbing等提出来的。其核心思想是建立在社会学及行为学总结出的恐慌状态下人群特征上的，这些特征如下：1）人群以（或者试图以）比平时快得多的速度移动；2）个体间开始推挤，人群间的相互作用事实上变成了身体上的碰撞；3）经过窄口是人群的移动变得不协调；4）在出口处，可以看到拱形结构和拥挤状况；5）拥挤状况变得剧烈；6）拥挤人群里的物理作用加起来会变得很危险，受力加起来可达到4,450N/m2，这个受力可以压弯防护栏活推到一堵墙；7）逃离过程中可进一步观察到被踩踏或受伤的人员，他们无人帮助，进一步阻碍了撤离速度；8）人群个体开始出现从众的倾向既个体开始跟随人群中其他个体；9）备用出口经常被忽视或者在撤离状况中没有被有效的利用。这种人群撤离模型虽然只是针对特定的恐慌状态的仿真运动模型，但是其仿真效果逼真，能很好地反映出恐慌状态下人群运动的行为特征与规律，并可以观察到种种特定的典型现象，对于车站，商场等大型公共场所的人员安全疏散以及损失评估都可以提供极有价值的参考。ViCrowed人群仿真模型[8-12]。ViCrowd模型由Soraia等在1998年初次提出的。ViCrowd模型将人群由上而下划分为三个层次的集合：人群（crowd）、团队（group）和个体（agent）。并且对人群的个体模型定义了三个不同方面的属性：知识（Knowledge）、信念（Beliefs）和意图（Intentions）。知识主要是指宏观场景中的各种信息，其中包含：障碍物信息、基于环境人群的行为特征和规律的知识、人群的知识等等。其中，障碍物信息主要是指障碍物的位置和覆盖范围即障碍物覆盖的地方人群不能走，障碍物没有覆盖的地方则可以行走；基于环境人群的行为特征和规律的知识，主要包括某一区域内的路径规划，人群需要经过的路径节点以及人群需要执行的行为特征和规律等等；人群的知识表示的是每个人群的领头人所拥有的人群信息。信念主要是指人群将会执行的动作和行为。这些动作和行为大致可以分为三个方面：1)人群的群体聚集行为例如：人员的从众、聚集、吸引、排斥、更换目标、分裂空间占用和安全监测等等。2)人员的心理状态：比如高兴、悲伤等等。3)单个个体的信念：例如考虑是否要从当前人群脱离而加入到另一个个体等等。意图主要指的是人群所想要到达的目的地。BroganandHodgins模型[13]。这个模型是以它的建立者即BroganandHodgins命名的，主要仿真的对象是某些具有显著物理特征的人群，这个模型参考了粒子系统的部分原理，另外还在模型里考虑了更多的力学原理，对人群的速度、位置、加速度等的变化进行了更周全的考虑，从物理学的角度来建立个体运动模型是它的亮点。这个方针模型，是对粒子系统的一种扩展，与粒子系统相比其优势在于针对某些物理特征尤其明显的人群有更好的效果，例如：竞走、长跑接力、游泳等体育项目的模拟仿真。基于场景情节设置(scenarios)和规则描述(rules)的人群运动仿真模型[14,15]。这个模型是有YoheiMurakami等提出的，其主要特点在于着重于宏观场景的情节设置和规则描述，并且好开发了便于交互描述的情节描述语言（scenariodescriptionlanguagesQ）和进行交互模式描述的IPC(InteractionPatternCard)，在这些基础上一套较为成熟的人群模拟系统---FreeWalkandFlatWalk。这个模型对于场景，规则和人群运动模式的限制不是那么严格，因此在人群建模方法上是比较通用的，其缺陷在于人群规则的建立以及相互之间的学习能力较差。参考文献[1]BouvierE,CohenE,NajmanL.Fromcrowdsimulationtoairbagdeployment:Particlesystems,anewparadigmofsimulation[J].JournalofElectronicImaging.1997,6(1):94-107.[2]赵道亮.紧急条件下人员疏散特殊行为的元胞自动机模拟[D].中国科学技术大学,2007.[3]孟俊仙，周淑秋，饶敏.基于元胞自动机的人员疏散仿真研究[J].计算机工程与设计.2009(01):241-243.[4]刘真余，芮小平，董承玮，等.元胞自动机地铁人员疏散模型仿真[J].计算机工程与应用.2009(27):203-205.[5]陶平，张小英，马恒亮.基于元胞自动机模型的人员疏散仿真研究[J].计算机仿真.2009(10):319-322.[6]李健.考虑环境信息和个体特性的人员疏散元胞自动机模拟及实验研究[D].中国科学技术大学,2008.[7]HelbingD,FarkasI,VicsekT.Simulatingdynamicalfeaturesofescapepanic[J].NATURE.2000,407(6803):487-490.[8]KountouriotisV,ThomopoulosSCA,PapelisY.Anagent-basedcrowdbehaviourmodelforrealtimecrowdbehavioursimulation[J].PatternRecognitionLettersPatternRecognitionandCrowdAnalysis.2014,44(0):30-38.[9]徐高.基于智能体技术的人员疏散仿真模型[J].西南交通大学学报.2003(03):301-303.[10]崔喜红，李强，陈晋，等.基于多智能体技术的公共场所人员疏散模型研究[J].系统仿真学报.2008(04):1006-1010.[11]刘涛，严晓龙，汤永川.支持人员疏散仿真的多Agent系统研究[J].消防科学与技术.2008(03):202-207.[12]黄希发，王科俊，郭莲英，等.基于Agent技术的人员疏散微观仿真模型研究[J].系统仿真学报.2009(15):4568-4571.[13]BroganDC,HodginsJK.Groupbehaviorsforsystemswiths