建筑物內行人流疏散動態(tài)演化博弈研究.pdf

1、隨著人民生活水平的不斷提高，城市化進程的不斷加快，現(xiàn)代城市各類公共場所人口和資源不斷集中，各種風險和非常規(guī)突發(fā)事件的威脅日益凸現(xiàn)。非常規(guī)突發(fā)事件引起的行人疏散過程中的擁擠踩踏等群體災難性事故后果往往是很嚴重的，造成的社會影響也非常惡劣。人們對城市安全的重視程度越來越高。為保證人們的人身安全，開展對公共場所高密度行人群體疏散模擬仿真、風險評估和應急管理等多方面科學探索研究具有重要的意義。目前，疏散研究吸引了不同專業(yè)背景的學者，成為最具研究

2、價值的課題之一。針對行人疏散本文主要圍繞元胞自動機模型和演化博弈理論模型進行研究，主要內容包括以下幾個方面:
　　首先，基于元胞自動機模型，構建行人疏散過程中競爭行為與合作行為的收益參數(shù)，利用收益參數(shù)值來確定行人的移動規(guī)則，然后在不同系統(tǒng)規(guī)模、出口寬度、行人密度條件下進行模擬仿真，統(tǒng)計疏散時間。通過比較分析發(fā)現(xiàn)，在系統(tǒng)規(guī)模和出口寬度一定的條件下，行人疏散時間隨行人密度的增加呈線性增長趨勢;在系統(tǒng)規(guī)模和行人密度一定的條件下，行人疏散

3、時間隨出口寬度的增大呈負指數(shù)減小趨勢;緊急疏散條件下高密度行人采取合作行為有利于提高疏散效率。
　　其次，為了促使緊急疏散條件下高密度行人選擇合作行為，提出懲罰機制下囚徒困境的元胞自動機模型。采用弱囚徒困境量化行人行為的收益，利用懲罰力度作為對行人選擇競爭行為的懲罰，討論Von Neumann鄰域和Moore鄰域中，行人競爭行為在不同初始狀態(tài)下與懲罰力度的關系，從而進一步對行人密度分別為0.6和0.8的情況進行仿真。通過分析發(fā)現(xiàn)，

4、在疏散過程中，行人行為的變化速度與鄰域的個數(shù)有關，鄰域數(shù)量越多，行人行為越不容易改變;懲罰力度越大，選擇競爭行為的行人承擔的損失越大，從而有利于行人群體合作行為的涌現(xiàn);行人密度越大，行人行為越不容易改變，在相同的行人密度和懲罰力度條件下，行人行為概率隨時間變化的趨勢與行人初始狀態(tài)無關。
　　最后，基于行人的外部視角，建立復制動態(tài)演化模型，研究有管理部門引導者參與的情況下行人選擇競爭行為與合作行為的演化規(guī)律。在高密度行人緊急疏散過程