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【6h】

不同房间结构中人员疏散的CA模拟及遗传算法在疏散模型中的应用

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目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1研究背景

1.2疏散时间的计算

1.3 人员疏散模型简介

1.4研究目标及主要内容

参考文献:

第二章混合模型的介绍

2.1元胞自动机简介

2.1.1元胞自动机的基本思想

2.1.2元胞自动机的基本特征

2.2 人员疏散中的元胞自动机模型

2.3网络模型

2.3.1网络模拟的基本假设

2.3.2节点与通道的参数计算

2.3.3网络模拟

2.4混合模型演示程序

2.5本章小结

参考文献:

第三章出口条件对人员疏散的影响

3.1计算模型

3.2模拟算例1

3.2.1人员密度p=0.1

3.2.2人员密度p=0.2

3.2.3其它密度

3.2.4算例分析

3.3模拟算例2

3.3.1人员密度p=0.1

3.3.2 人员密度p=0.2及其它

3.3.3算例分析

3.4结果讨论

3.5本章小结

参考文献:

第四章遗传算法在人员疏散中的应用

4.1遗传算法简介

4.1.1遗传算法的基本思想

4.1.2遗传算法的基本特点

4.1.3基本遗传算法及其实现

4.2遗传算法在元胞自动机模型中的应用

4.2.1染色体编码

4.2.2产生初始种群

4.2.3适应度函数

4.2.4选择、交叉和变异算子

4.2.5插入和删除算子

4.2.6模拟结果及分析

4.3遗传算法在网络模型中的应用

4.3.1染色体编码

4.3.2适应度函数

4.3.3遗传操作

4.3.4模拟结果及讨论

4.4本章小结

参考文献:

第五章结论及下一步工作展望

5.1本文主要工作总结

5.2下一步工作展望

致谢

攻读硕士期间完成的论文

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摘要

传统的元胞自动机模型和网络模型在研究人员疏散上分别存在优缺点,本文第二章通过建立一个混合模型,试图将两者结合起来。在第三章中,我们采用元胞自动机模型分别对不同房间结构中的人员疏散进行了模拟,重点研究了人员密度和出口条件对疏散时间的影响,该模拟结果对于出口的设计和人员的安全疏散具有一定的指导意义。在第四章中,我们采用遗传算法思想,根据疏散环境计算最优疏散路径。通过增加插入、删除算子等方法对基本遗传算法进行了改进,使之适用于最优疏散路径的选择,并通过计算机模拟验证了在人员疏散中采用遗传算法的可行性和高效性。第五章对全文进行了总结,并对下一步工作进行了展望。

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