基于CA+Multi-Agent疏散仿真模型研究

張文靜

(首都經濟貿易大學,北京 100070)

基于CA+Multi-Agent疏散仿真模型研究

張文靜

(首都經濟貿易大學,北京 100070)

當代社會中,各地時時刻刻都有因為群體過于密集而導致踩踏等人生傷害事件,因此研究突發危機事件下人員疏散很有必要。對于此類問題的研究,由于其特殊性多采用計算機仿真技術。本文在仔細研究各種模型后,建立了一個離散的微觀仿真模型的數學分析框架,并以此建立了一個“多Agent+元胞自動機”的混合仿真模型。之后利用此模型仿真圖書館的應急疏散,通過該實例分析研究影響群體行為的主要因素,進而指導社會生活。

突發危機事件 人員疏散仿真 Swarm 元胞自動機 多智能體

現今世界上主流的人員疏散的計算機仿真模型分為宏觀仿真模型和微觀仿真模型。前者相對后者模型簡單，計算量小，但是由于忽略了個體的特性和個體與周圍環境、其他個體的作用，所以仿真精度不高。元胞自動機具有時間、空間和狀態上的離散性，并按照一定局部規則在離散的時間維上演化，很容易動態演化出復雜的現象；但是缺乏智能性和自治性。然而多智能體體系統研究多主體之間智能行為的協作、競爭等相互作用，系統中的每個主體代表了現實世界中一個自治的實體或個體。因此本文將多智能體的自治性與智能性融入到元胞自動機中，結合二者的優點進行突發危機事件下人員疏散的模型仿真研究[1]。

1 理論描述

1.1 元胞自動機

1.1.1 起源

元胞自動機(CA)的基本思想源于著名的計算機科學家Von Neumann。隨著偉大科學家wolfram的名著《一種新科學》的出版，元胞自動機作為一門新的科學逐漸被認可和接受，并得到了快速發展，并被廣泛地應用于物理、生物、數學、計算機等眾多領域研究。

1.1.2 定義及基本組成部分

元胞自動機是定義在具有離散和有限狀態的元胞組成的一定的局部規則，在離散的時間緯度上演化的動力學系統。通過系統內局部元胞的微觀行為特征之間的相互作用實現系統整體宏觀行為特征涌現的演化模型。元胞、元胞空間、鄰居、規則是組成元胞自動機的最基本的四個組成單位。元胞分布在離散的一維、二維或多維空間的格點上或者格子中央，在演化的每一時刻，每個元胞都具有各自的狀態，狀態集一般是整數形式的離散集。元胞空間實際上是一個包含空間上所有元胞的集合。任意元胞A于某一時刻的狀態只與本身及其鄰近元胞的前一時刻的狀態有關。這些鄰近元胞被稱為元胞A的鄰居。鄰居與本身的當前狀態對自身下一時刻狀態的決定就是規則。元胞自動機的鄰居也具有多樣性，其中典型的有Von Neumann型、Moore型和擴展的Moore型[2]。

1.1.3 主要特征

(1)同質性：元胞空間內所有元胞按照同一演化規則變化；(2)并行性：元胞自動機的系統演化是并行的；(3)局限性：任意一個元胞下一時刻的狀態只取決于本身及其鄰居當前時刻的狀態；(4)離散型：大小形狀相同的元胞按照同一規則整齊劃分在離散空間內，按照離散的時間步演化，且元胞狀態只能在有限的離散空間內取值。

1.2 多智能體系統

1.2.1 定義

多智能體系統是分布式人工智能的一個重要分支。它由多個智能體組成，涉及智能體的知識、目標、技能、規劃以及如何使智能體采取協調行動解決問題等，研究目的在于解決大型、復雜的現實問題建成小的、彼此互相通信和協調的，易于管理的系統。

1.2.2 優點

多智能體系統具有自主性、分布性、協調性，具有較高的問題求解效率。主要有以下幾點：

(1)獨立自主性；(2)支持分布式應用；(3)異質和分布性：由于各智能體是自治的，每個智能體都有自己的進程，可以按照自己的運行方式異步地進行；作為開發人員可以采用不同的設計方法和計算機語言開發[1]。

除此之外，多智能體技術打破了人工智能領域僅僅使用一個專家系統的限制，各領域的不同專家可能協作求解某一個專家無法解決或無法很好解決的問題，提高了系統解決問題的能力[5]。

2 仿真模型建立

2.1 工具介紹

本文使用Eclipse下的Swarm庫編寫。Eclipse是著名的跨平臺的自由集成開發環境(IDE)，主要用Java語言開發，其本身只是一個框架平臺，但是擴充性極好，在插件的支持下，Eclipse擁有上佳的靈活性。Swarm由Chris Langton于1994年在新墨西哥州的圣塔菲研究所啟動，目的是為基于多主體仿真模型的開發提供一系列標準的計算機工具[3]。

2.2 疏散場景的設定

根據過往學者的研究，人的平均肩寬為0.4m[4]，所以本文將疏散場景設定在一個長20m，寬20m的圖書館內，圖書館有6個長12m、寬1.2m的書架，1個長2.4m、寬1.2m的借書臺，一個寬度為2.4m的出口。設定單元格為0.4m*0.4m，平均劃分成2500個單元格。每個單元格就是一個元胞，用坐標表示，如第i行、第j列的元胞的坐標為(i，j)。每個元胞具有兩種狀態：空和被占據(被其他個體占據或者被障礙物占據)。元胞的狀態用布爾函數表示，當元胞為空時，其值為true；反之，其值為false。

2.3 行人模型的設定

(1)行人初始化；利用隨機函數math.random()定義區域內人口密度dens，隨機分布區域內個體的數量。依據模型，設定個體的初始速度感應半徑r=3m。(2)通過距離函數判斷行人是否逃出危險區(當行人距離出口為0時視為逃出)，程序中的體現則利用remove()函數在space中消除該個體。

2.4 行人行為規則

(1)最短距離。即個體每一步行為的決策首先考慮的因素是候選元胞到達目的地的距離，其中距離最短的元胞為“最佳元胞”。(2)道路通暢。當執行規則(1)后，如果出現兩個或者兩個以上“最佳元胞”時，定義其中感應半徑內包含個體最少的元胞為“最佳元胞”。(3)優先“向前”。當執行規則(2)后，若仍存在多個“最佳元胞”時，我們定義“向前”為最佳決策。

2.5 危險源(火災)的設定

利用鼠標單擊事件由人決定火災發生的時間和地點。這樣的設計便于多次仿真消除計算機本身計算帶來的誤差，更加靈活、有效。

3 仿真結果與分析

3.1 恐慌情緒與疏散時間的關系

一般而言，危急時刻，人會不由自主的產生恐慌，恐慌致使我們不能夠冷靜看待周圍環境，做出不理智的行為，有礙安全疏散。本組實驗研究恐慌情緒對疏散時間的影響。設定待疏散人員為200人，一個出口，出口寬度為1.6m本次實驗中每種恐慌情緒實驗5次，取5次平均值作為實驗的統計數據，結果如圖1。

由圖1可知，隨著恐慌情緒的增加，疏散需要的時間也不斷增加。可見，心理狀態對群體行為有著重要的影響作用。

圖2 專業素質對疏散時間的影響

3.2 專業素質與疏散時間的關系

在群體行為中，個體的自作用力也發揮著顯著的作用。問卷調查的結果顯示個體在具備相關專業素質的情形下，其行為表現更多的自作用的結果。本組實驗通過調整群體中具備疏散相關專業知識的人員比例，來研究專業素質與疏散時間的關系。設定待疏散的人數為200人，一個出口，出口寬度為1.6m。實驗中不同比例實驗5次，取5次平均值作為實驗的統計數據，結果如圖2。

由圖2可知，疏散時間隨著群體中具備專業素質的人員比例的增加而下降，看來，具備一定的專業素質有助于疏散，專業素質在一定程度上影響群體行為。

4 展望

由于時間和精力有限，本論文還有些許不足，有待進一步的研究。

(1)本論文研究了影響群體行為的一些因素，如情緒、專業素質和客觀環境等，總結出消極情緒對群體行為有負作用，專業素質對群體行為有積極的影響，通過改善客觀環境可以引導群體行為向最大效益的方向發展。但是沒能驗證本論文的數學模型是否具有唯一性和通用價值，以及該數學模型是否還能通過某種修正方法，得到更完善的模型，這將是今后的研究方向。(2)本論文只針對圖書館進行了應急疏散的仿真，這只是群體行為的一種。要研究群體行為，應當仿真多種場景下的多種群體行為，這樣得出的結論更具說服力。

[1]魏超.基于Multi-Agent的人群疏散仿真模型的研究.長沙：中南大學,2011.

[2]任小娟.基于元胞自動機的人員疏散模型設計與實驗.計算機應用與軟件,2013-07.

[3]D Helbing,I Farkas,T Vicsek.Simulating dynamical features of escape panic[J ].Nature,2007.

[4]Latsev·Tener.Modern social psychology[M].Jiangsu： Jiangsu people's Publishing House.1991.

[5]徐高.人群疏散的仿真研究[D].成都：西南交通大學,2003.