【摘 要】
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利用粒子群算法对公共场所突发事件的人群疏散,进行建模仿真,研究人群的特性对疏散的影响。本文研究人群反应时间、人群密度影响下的疏散速度和人群分类三方面对疏散时间的影
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利用粒子群算法对公共场所突发事件的人群疏散,进行建模仿真,研究人群的特性对疏散的影响。本文研究人群反应时间、人群密度影响下的疏散速度和人群分类三方面对疏散时间的影响。忽略反应时间,会因人群同一时间开始疏散而加剧出口拥挤,所以在模型中加入人群反应时间;分析场景中个体之间互相作用,把动态的单位面积个体数(即人群密度)所决定的速度,作为该个体疏散运动的速度上限,研究人群密度对疏散过程的影响;由于个体差异,如运动能力等综合因素,把疏散场景中群体,分为男、女、老、少,对比不同的分类人群的比例对疏散时间所产生的影响;结果表明,在同一疏散场景下,忽略人群特性而得到的疏散时间,与实际情况存在一定程度上的差别。从人群特性出发,对模型完善,使其更贴近于实际灾害场景。
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