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文檔簡介
1、近年來,頻發(fā)的公共安全事故敲響了警鐘,安全疏散是保障社會公共安全的有效措施。在疏散系統(tǒng)中,當(dāng)內(nèi)外力共同作用時,簡單個體行為將演化為復(fù)雜的群體行為,使問題復(fù)雜化而難于處理。已有的疏散系統(tǒng)模型的研究多是基于恐慌理論描述個體行為,而針對理性狀態(tài)下疏散過程中的合作機制和引導(dǎo)機制同時考慮的研究非常缺乏,尤其針對機械車間實際環(huán)境的疏散研究更是少見。
本文結(jié)合機械車間的具體特性,擬從合作視角探究疏散系統(tǒng)的合作和引導(dǎo)規(guī)律,具體研究內(nèi)容如下:<
2、br> (1)針對動態(tài)參數(shù)模型在多人競爭決策的缺乏理性,建立了符合實際的理性個體決策的基本疏散模型。結(jié)合機械車間的特性,利用該模型仿真研究了不規(guī)則和存在隨機障礙物的疏散空間,分析了疏散時間隨人員密度和出口寬度及出口個數(shù)的變化規(guī)律。
(2)在基本疏散模型的基礎(chǔ)上,考慮心理學(xué)對疏散的群體行為的結(jié)論,引入多人雪堆博弈策略,并加入動態(tài)演化機制,建立了博弈演化疏散模型。并利用該模型在機械車間的環(huán)境仿真實驗,研究了收益系數(shù)與合作頻率和疏
3、散時間的關(guān)系,探討了不同模仿系數(shù)時,出口寬度與合作頻率的關(guān)系。
(3)在博弈演化疏散模型基礎(chǔ)上,采用群智能算法分類優(yōu)化個體選擇,建立了引導(dǎo)者的博弈演化疏散模型。結(jié)合機械車間的環(huán)境特點,利用該模型仿真實驗,研究了引導(dǎo)者個數(shù)與疏散時間和合作頻率的關(guān)系,并探討了不同引導(dǎo)者數(shù)目時,權(quán)重系數(shù)與疏散時間的關(guān)系。
(4)把以上三種模型綜合應(yīng)用于某機械車間疏散的定性仿真實驗,同時與該機械車間的實際疏散演習(xí)數(shù)據(jù)對比,進行相關(guān)分析,驗證
4、了本文提出的基于機械車間疏散模型的可用性與有效性。
本文深入分析了理性狀態(tài)的疏散群體的合作和引導(dǎo)規(guī)律,建立了考慮合作和引導(dǎo)因素的機械車間的博弈演化疏散模型,闡明了心理視角下合作和引導(dǎo)共起作用時,機械車間的安全疏散機制,研究發(fā)現(xiàn):
?。?)通過對博弈收益系數(shù)c的合理調(diào)整,可以得出較高的合作比例,而合作有助于疏散。
?。?)從個體和群體利益出發(fā),非擁擠狀態(tài)下理性較高的人,越容易選擇自利行為疏散。然而,隨著人群趨向擁
5、擠,過多的自利疏散,會增加了相互沖突的人群,這又會使群體的適應(yīng)度下降,導(dǎo)致效率疏散降低。因此,越擁擠,群體選擇合作,更容易讓個體逃生。
?。?)要獲得最佳疏散效率,引導(dǎo)者的數(shù)量對疏散效率存在臨界值。超越了臨界值以后,隨著規(guī)模增大,引導(dǎo)者數(shù)量越多,疏散效率反而越低。
本論文的創(chuàng)新之處體現(xiàn)在:
?。?)基于多人雪堆博弈策略和博弈動態(tài)演化機制研究群體行為的方法,建立了機械車間的博弈演化疏散模型,揭示了合作有利于疏散的
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