基于优化积极情绪感染的人群疏散仿真方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109460591A(43)申请公布日2019.03.12(21)申请号201811246127.6(22)申请日2018.10.24(71)申请人山东师范大学地址250014山东省济南市历下区文化东路88号(72)发明人张桂娟陆佃杰刘弘洪潇(74)专利代理机构济南圣达知识产权代理有限公司37221代理人李琳(51)Int.Cl.G06F17/50(2006.01)G06N3/00(2006.01)权利要求书3页说明书10页附图1页(54)发明名称基于优化积极情绪感染的人群疏散仿真方法及装置(57)摘要本发明公开了一种基于优化积极情绪感染的人群疏散仿真方法及装置，针对个体之间的信任关系，构建情绪感染网络；对于情绪感染网络，构建积极情绪感染计算模型；以参数化方式分析情绪感染过程，并使用连续时间马尔科夫链计算情绪感染网络中每个节点的感染概率；构建最大化积极情绪感染优化问题模型；利用人工蜂群优化情绪感染算法和每个节点的感染概率计算出最大化积极情绪感染优化问题模型中给定疏导员的最优目标函数值；利用给定疏导员的最优目标函数值，计算得到最佳的安全疏导员位置。本公开通过利用优化积极的情绪感染，为人群疏散提供指导，为解决公共安全问题提供了新的解决思路，并为应急管理提供指导。CN109460591ACN109460591A权利要求书1/3页1.一种基于优化积极情绪感染的人群疏散仿真方法，其特征是，包括以下步骤：针对个体之间的信任关系，构建情绪感染网络；对于情绪感染网络，构建积极情绪感染计算模型；以参数化方式分析情绪感染过程，并使用连续时间马尔科夫链计算情绪感染网络中每个节点的感染概率；构建最大化积极情绪感染优化问题模型；利用人工蜂群优化情绪感染算法和每个节点的感染概率计算出最大化积极情绪感染优化问题模型中最优目标函数值；以此该最优目标函数值进行人群疏散。2.根据权利要求1所述的基于优化积极情绪感染的人群疏散仿真方法，其特征是，所述情绪感染网络的构建方法为：将情绪感染网络定义为一个有向图，其中每个节点代表人群中的个体；构建情绪感染网络中任意两个节点之间的信任关系，若一个节点被另一个节点信任，则二者之间的信任关系为1，否则为0；采用kd树方法计算情绪感染网络中任意两个节点之间的可见性；在情绪感染网络中创建连接任意两个信任且具有可见性的节点的有向边，并计算有向边的权重，作为情绪感染的扩散速度。3.根据权利要求1所述的基于优化积极情绪感染的人群疏散仿真方法，其特征是，所述积极情绪感染计算模型的构建方法为：获取情绪感染网络中每个节点的外向性和神经质性特征；假设每个节点的外向性和神经质性都遵循正态分布，则每个节点表达积极情绪的能力εi和吸收积极情绪的能力αj均服从正态分布；假设随着距离两个节点之间的距离增加，积极的情绪感染正在缓慢衰减，则当两个节点之间的距离小于等于可见性阈值时，这两个节点之间的情绪衰减Rij为当两个节点之间的距离大于等于可见性阈值时，这两个节点之间的情绪衰减Rij为0；考虑情绪感染网络G(V,E)的有向边e(i,j)∈E，其中i是受感染节点，j是易感节点，则从i到j的情绪感染的传播速度是vij＝εiRijαj在这里，Rij表示情绪衰减，εi表示i表达积极情绪的能力，αj表示j吸收积极情绪的能力。4.根据权利要求1所述的基于优化积极情绪感染的人群疏散仿真方法，其特征是，所述使用连续时间马尔科夫链计算情绪感染网络中每个节点的感染概率的步骤包括：构建连续时间马尔科夫链；利用连续时间马尔科夫链构建连续PH分布的累积分布函数，基于连续PH分布的累积分布函数计算每个节点被感染的概率。5.根据权利要求4所述的基于优化积极情绪感染的人群疏散仿真方法，其特征是，所述连续时间马尔科夫链的构建方法为：在积极情绪从安全疏导员开始传播到汇节点n的过程中，将情绪感染网络中向汇节点n传播积极情绪有贡献的节点组成不活动节点集合Rn(t|S,V)；将情绪感染网络中向汇节点n2CN109460591A权利要求书2/3页传播积极情绪没有贡献的节点组成无用节点集合Un(t|S,V)；将不活动节点集合Rn(t|S,V)与无用节点集合Un(t|S,V)相合并，得到在时刻t，非活动的个体集合Xn(t|S,V)；由于在时刻t处的所有无用节点Un(t|S,V)和不活动节点Rn(t|S,V)被Rn(t|S,V)阻挡，则给定一组安全疏导员S，情绪感染速度V，感染时间差模型g(Δt；υi,j)和汇聚节点n，得到*{Xn(t|S,V)，t≥0}是一个具有状态空间Ωn的连续时间马尔科夫链，其成矩阵Q＝[q(D,B)]，*其中，D,B∈Ωn,C(D)是D与D＝V\D之间的唯一最小分割，Cj(D)＝{(i.j)∈C(D)}。