基于CA+Multi-Agent疏散仿真模型研究

張文靜

(首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),北京 100070)

基于CA+Multi-Agent疏散仿真模型研究

張文靜

(首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),北京 100070)

當(dāng)代社會中,各地時時刻刻都有因?yàn)槿后w過于密集而導(dǎo)致踩踏等人生傷害事件,因此研究突發(fā)危機(jī)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(jì)算機(jī)仿真技術(shù)。本文在仔細(xì)研究各種模型后,建立了一個離散的微觀仿真模型的數(shù)學(xué)分析框架,并以此建立了一個“多Agent+元胞自動機(jī)”的混合仿真模型。之后利用此模型仿真圖書館的應(yīng)急疏散,通過該實(shí)例分析研究影響群體行為的主要因素,進(jìn)而指導(dǎo)社會生活。

突發(fā)危機(jī)事件 人員疏散仿真 Swarm 元胞自動機(jī) 多智能體

現(xiàn)今世界上主流的人員疏散的計(jì)算機(jī)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(jì)算量小，但是由于忽略了個體的特性和個體與周圍環(huán)境、其他個體的作用，所以仿真精度不高。元胞自動機(jī)具有時間、空間和狀態(tài)上的離散性，并按照一定局部規(guī)則在離散的時間維上演化，很容易動態(tài)演化出復(fù)雜的現(xiàn)象；但是缺乏智能性和自治性。然而多智能體體系統(tǒng)研究多主體之間智能行為的協(xié)作、競爭等相互作用，系統(tǒng)中的每個主體代表了現(xiàn)實(shí)世界中一個自治的實(shí)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(jī)中，結(jié)合二者的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行突發(fā)危機(jī)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(jī)

1.1.1 起源

元胞自動機(jī)(CA)的基本思想源于著名的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Von Neumann。隨著偉大科學(xué)家wolfram的名著《一種新科學(xué)》的出版，元胞自動機(jī)作為一門新的科學(xué)逐漸被認(rèn)可和接受，并得到了快速發(fā)展，并被廣泛地應(yīng)用于物理、生物、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等眾多領(lǐng)域研究。

1.1.2 定義及基本組成部分

元胞自動機(jī)是定義在具有離散和有限狀態(tài)的元胞組成的一定的局部規(guī)則，在離散的時間緯度上演化的動力學(xué)系統(tǒng)。通過系統(tǒng)內(nèi)局部元胞的微觀行為特征之間的相互作用實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體宏觀行為特征涌現(xiàn)的演化模型。元胞、元胞空間、鄰居、規(guī)則是組成元胞自動機(jī)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(diǎn)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(tài)，狀態(tài)集一般是整數(shù)形式的離散集。元胞空間實(shí)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(tài)只與本身及其鄰近元胞的前一時刻的狀態(tài)有關(guān)。這些鄰近元胞被稱為元胞A的鄰居。鄰居與本身的當(dāng)前狀態(tài)對自身下一時刻狀態(tài)的決定就是規(guī)則。元胞自動機(jī)的鄰居也具有多樣性，其中典型的有Von Neumann型、Moore型和擴(kuò)展的Moore型[2]。

1.1.3 主要特征

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

1.2 多智能體系統(tǒng)

1.2.1 定義

多智能體系統(tǒng)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(biāo)、技能、規(guī)劃以及如何使智能體采取協(xié)調(diào)行動解決問題等，研究目的在于解決大型、復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問題建成小的、彼此互相通信和協(xié)調(diào)的，易于管理的系統(tǒng)。

1.2.2 優(yōu)點(diǎn)

多智能體系統(tǒng)具有自主性、分布性、協(xié)調(diào)性，具有較高的問題求解效率。主要有以下幾點(diǎn)：

(1)獨(dú)立自主性；(2)支持分布式應(yīng)用；(3)異質(zhì)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(jìn)程，可以按照自己的運(yùn)行方式異步地進(jìn)行；作為開發(fā)人員可以采用不同的設(shè)計(jì)方法和計(jì)算機(jī)語言開發(fā)[1]。

除此之外，多智能體技術(shù)打破了人工智能領(lǐng)域僅僅使用一個專家系統(tǒng)的限制，各領(lǐng)域的不同專家可能協(xié)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(tǒng)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(fā)環(huán)境(IDE)，主要用Java語言開發(fā)，其本身只是一個框架平臺，但是擴(kuò)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(fā)提供一系列標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)工具[3]。

2.2 疏散場景的設(shè)定

根據(jù)過往學(xué)者的研究，人的平均肩寬為0.4m[4]，所以本文將疏散場景設(shè)定在一個長20m，寬20m的圖書館內(nèi)，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(shè)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(biāo)表示，如第i行、第j列的元胞的坐標(biāo)為(i，j)。每個元胞具有兩種狀態(tài)：空和被占據(jù)(被其他個體占據(jù)或者被障礙物占據(jù))。元胞的狀態(tài)用布爾函數(shù)表示，當(dāng)元胞為空時，其值為true；反之，其值為false。

2.3 行人模型的設(shè)定

(1)行人初始化；利用隨機(jī)函數(shù)math.random()定義區(qū)域內(nèi)人口密度dens，隨機(jī)分布區(qū)域內(nèi)個體的數(shù)量。依據(jù)模型，設(shè)定個體的初始速度感應(yīng)半徑r=3m。(2)通過距離函數(shù)判斷行人是否逃出危險區(qū)(當(dāng)行人距離出口為0時視為逃出)，程序中的體現(xiàn)則利用remove()函數(shù)在space中消除該個體。

2.4 行人行為規(guī)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(dá)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(dāng)執(zhí)行規(guī)則(1)后，如果出現(xiàn)兩個或者兩個以上“最佳元胞”時，定義其中感應(yīng)半徑內(nèi)包含個體最少的元胞為“最佳元胞”。(3)優(yōu)先“向前”。當(dāng)執(zhí)行規(guī)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(zāi))的設(shè)定

利用鼠標(biāo)單擊事件由人決定火災(zāi)發(fā)生的時間和地點(diǎn)。這樣的設(shè)計(jì)便于多次仿真消除計(jì)算機(jī)本身計(jì)算帶來的誤差，更加靈活、有效。

3 仿真結(jié)果與分析

3.1 恐慌情緒與疏散時間的關(guān)系

一般而言，危急時刻，人會不由自主的產(chǎn)生恐慌，恐慌致使我們不能夠冷靜看待周圍環(huán)境，做出不理智的行為，有礙安全疏散。本組實(shí)驗(yàn)研究恐慌情緒對疏散時間的影響。設(shè)定待疏散人員為200人，一個出口，出口寬度為1.6m本次實(shí)驗(yàn)中每種恐慌情緒實(shí)驗(yàn)5次，取5次平均值作為實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，結(jié)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(tài)對群體行為有著重要的影響作用。

圖2 專業(yè)素質(zhì)對疏散時間的影響

3.2 專業(yè)素質(zhì)與疏散時間的關(guān)系

在群體行為中，個體的自作用力也發(fā)揮著顯著的作用。問卷調(diào)查的結(jié)果顯示個體在具備相關(guān)專業(yè)素質(zhì)的情形下，其行為表現(xiàn)更多的自作用的結(jié)果。本組實(shí)驗(yàn)通過調(diào)整群體中具備疏散相關(guān)專業(yè)知識的人員比例，來研究專業(yè)素質(zhì)與疏散時間的關(guān)系。設(shè)定待疏散的人數(shù)為200人，一個出口，出口寬度為1.6m。實(shí)驗(yàn)中不同比例實(shí)驗(yàn)5次，取5次平均值作為實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，結(jié)果如圖2。

由圖2可知，疏散時間隨著群體中具備專業(yè)素質(zhì)的人員比例的增加而下降，看來，具備一定的專業(yè)素質(zhì)有助于疏散，專業(yè)素質(zhì)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(jìn)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(yè)素質(zhì)和客觀環(huán)境等，總結(jié)出消極情緒對群體行為有負(fù)作用，專業(yè)素質(zhì)對群體行為有積極的影響，通過改善客觀環(huán)境可以引導(dǎo)群體行為向最大效益的方向發(fā)展。但是沒能驗(yàn)證本論文的數(shù)學(xué)模型是否具有唯一性和通用價值，以及該數(shù)學(xué)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(jìn)行了應(yīng)急疏散的仿真，這只是群體行為的一種。要研究群體行為，應(yīng)當(dāng)仿真多種場景下的多種群體行為，這樣得出的結(jié)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(xué),2011.

[2]任小娟.基于元胞自動機(jī)的人員疏散模型設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn).計(jì)算機(jī)應(yīng)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(xué),2003.