随着科技的发展，现代船舶系统逐渐发展成为具有庞大体积、船载人员众多、结构复杂等特点的的大型系统。一旦船体发生意外境况，如果不进行合理的规划处理，会造成巨大的人员伤亡和经济损失。随着社会科技的发展人们需求的提升，海事安全受到了极大的关注，船舶环境下的人员安全问题被提升到了崭新的高度。在突发情况下研究如何快速有效的将众多船载人员疏散到安全区域成为众多学者关注的难题。然而船舶环境下的人员疏散问题研究并不成熟，尚没有形成合理、系统、正规的疏散体系。人员疏散问题的模型大多来源于陆地火灾疏散以及大型场馆的紧急疏散，缺乏海洋环境背景，模拟结果缺乏说服力。本文主要研究船舶环境下的人员疏散问题，从疏散模拟基础、疏散模型设计、人员行为分析、测试场景模拟四个方面研究船舶的人员疏散问题。并且为了解决大型人员疏散问题尝试引入现代智能优化算法的思想设计疏散模型以及方法，同时完善船舶环境下算法的理论基础，为设计高效稳定的船舶人员疏散体系提供新的思路。主要的工作可以概括为如下：　　1、分析总结了船舶人员疏散方向的研究成果。通过对经典算法的解析以及对世界范围内学者的最新研究成果的阐述，总结模拟船舶人员疏散问题的四个要素结构，环境，过程和行为。从四要素出发分层次建立船舶人员疏散模拟体系。　　2、建立用于描述整体船舶人员疏散的精确数学模型。通过对已有的人员疏散模型及其空间建模技术的深入研究和分析，结合船舶人员疏散的宏观性以及微观性，提出了船舶人员疏散精确数学模型。同时在保留船舶基本信息的前提下，通过船体拓扑信息的转化，将复杂的舱室结构转化为图论中的网络结构，给出了一种有效的船体信息转化方法，方便设计人员的疏散方案。　　3、建立基于邻域PSO的人员微观行为模拟模型。通过对海洋突发环境下人员行为的研究，将船舶环境融入到行为模型中，综合考虑了人员的健康程度、行走能力、环境感知程度等大量的个体差异因素，建立了基于粒子群优化算法模拟船舶人员微观行为的模型。将粒子群优化算法中的粒子看成疏散过程中的个体，结合其自身的环境感知能力、学习能力以及粒子的社会属性来模拟人员的疏散过程，能高效模拟紧急情况下的人员疏散行为。同时进行了理论完善，严格证明了在论文环境下算法的收敛性能，增强实验结果的说服力。　　4、提出了基于时间序列分析的船舶运动预测方法。海洋环境下的人员疏散同陆地情况下的最大区别在于疏散环境是否固定。船舶人员疏散过程中船舶存在六个自由度的运动，船身存在倾斜以及震动情况。众多学者的研究结果表明，不考虑船舶的运动情况人员疏散的模拟是没有任何意义的。通过基于时间序列分析的建模方法，能够时时准确的预测船舶的运动情况，预测自由度运动角度。结果具有很高的精度，将预测数据加入到人员疏散行为模型中，能真实反映紧急情况下的人员疏散行为，增强模拟效果的说服力和准确性。　　5、提出了一种基于概率全局遍历的人员路径选择方法。为描述疏散过程中人与人之间的相互作用，提出一种新的路径选择算法。用疏散网格综合吸引力概率和个体网格占有力概率来描述船舶人员的疏散过程，解决了人员路线选择和竞争冲突两个问题。增加人员社会因素及心理因素对疏散效果的影响。　　6、建立了船舶人员疏散多目标模型，提出了一种新的解决多目标问题的方法，用于模拟船舶人员疏散多目标问题。设计人员疏散快速算法，提出了船舶人员疏散的多目标模型，将疏散时间、人员冲突、疏散拥挤度作为指标综合考虑人员疏散的效果。使得模拟疏散方案能综合考虑各种因素更加的合理。提出了一种新的多目标优化算法，基于灰色系统理论的多目标蚁群算法。将灰色关联度分析加入到外部档案的维护原则中，能有效的解决大型船舶的多目标人员疏散难题，增强多目标疏散模型的适用范围。　　7、基于IMO测试场景以及某船型的真实疏散问题，应用本文提出的疏散模拟体系进行了大量的疏散模拟实验。从疏散结果中分析本文方法的适用性，能给出大型船舶人员的路径疏散模拟方案，以及主要的疏散模拟参数，结果符合 IMO海事疏散指南中的规定。从模拟实验角度验证本文提出疏散模拟体系的科学性。　　本文研究的是基于智能优化算法的船舶人员疏散问题，又是对于船舶疏散模型以及人员疏散算法的开发与设计，同时也是将智能优化思想引入大型人员疏散问题解决方案的一种尝试，为设计高效稳定的船舶人员疏散方法提供依据。