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(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CN108388734A(43)申请公布日2018.08.10(21)申请号201810166081.0(22)申请日2018.02.28(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)发明人刘弘刘琳琳(74)专利代理机构济南圣达知识产权代理有限公司37221代理人黄海丽(51)Int.Cl.G06F17/50(2006.01)G06N3/00(2006.01)G06Q10/04(2012.01)G06Q50/26(2012.01)权利要求书2页说明书8页附图4页(54)发明名称基于禁忌搜索蜂群算法的人群疏散仿真方法及系统(57)摘要本发明公开了基于禁忌搜索蜂群算法的人群疏散仿真方法及系统,设置疏散场景参数信息和人物模型信息,创建疏散场景模型和人物模型,并将人物模型导入疏散场景模型中;设置基于禁忌搜索的蜂群算法的初始参数;宏观疏散仿真:初始化初始参数,采用基于禁忌搜索的蜂群算法进行宏观路径规划,搜索初始点到目标点的初始路径,路径由若干个点组成;微观疏散仿真:在初始路径的基础上,当疏散人群数量大于设定阈值时,个体之间不可避免地会发生碰撞,采用社会力模型进行微观人群运动指导,产生无碰撞的疏散运动,得到最终人群疏散路径,进行人群疏散仿真;将疏散人数、疏散所用时间和最终人群疏散路径导出并保存,用于人群疏散的运动展示和对比分析。CN108388734ACN108388734A权利要求书1/2页1.基于禁忌搜索蜂群算法的人群疏散仿真方法,其特征是,包括:步骤(1):设置疏散场景参数信息和人物模型信息,创建疏散场景模型和人物模型,并将人物模型导入疏散场景模型中;步骤(2):设置基于禁忌搜索的蜂群算法的初始参数;步骤(3):宏观疏散仿真:初始化初始参数,采用基于禁忌搜索的蜂群算法进行宏观路径规划,搜索初始点到目标点的初始路径,路径由若干个点组成;步骤(4):微观疏散仿真:在初始路径的基础上,当疏散人群数量大于设定阈值时,个体之间不可避免地会发生碰撞,采用社会力模型进行微观人群运动指导,产生无碰撞的疏散运动,得到最终人群疏散路径,进行人群疏散仿真;步骤(5):将疏散人数、疏散所用时间和最终人群疏散路径导出并保存,用于人群疏散的运动展示和对比分析。2.如权利要求1所述的基于禁忌搜索蜂群算法的人群疏散仿真方法,其特征是,所述步骤(1)中疏散场景模型作为人群疏散的环境空间,包括:疏散场景的所有房间和出口,可所述环境空间下进行人群疏散的反复试验;所述人物模型作为疏散人群。3.如权利要求1所述的基于禁忌搜索蜂群算法的人群疏散仿真方法,其特征是,所述疏散场景参数信息,包括:场景位置、房间个数及位置、出口个数及位置、场景面积;所述人物模型信息,包括:个体半径和个体重量。4.如权利要求1所述的基于禁忌搜索蜂群算法的人群疏散仿真方法,其特征是,所述步骤(2)初始参数包括种群规模、最大迭代次数、蜜源停留最大限制搜索次数limit和空的禁忌表。5.如权利要求1所述的基于禁忌搜索蜂群算法的人群疏散仿真方法,其特征是,所述步骤(3)的步骤为:根据搜索的环境空间随机产生若干当前解,即食物源;然后,采蜜蜂在当前解的邻域进行搜索产生若干候选解,计算跟随蜂对当前解的跟随概率,跟随概率最高的成为当前全局最优解;跟随蜂转换为采蜜蜂,再次对产生的若干候选解进行邻域搜索,计算跟随蜂跟随概率,产生最优候选解;如果最优候选解优于当前全局最优解,且最优候选解经limit次未更新,则将最优候选解代替当前全局最优解加入禁忌表;否则,将当前全局最优解代替当前解加入禁忌表,更新禁忌表内容,迭代次数加一,返回初始化初始参数的步骤迭代执行,直至迭代次数达到最大迭代次数完成收敛。6.如权利要求1所述的基于禁忌搜索蜂群算法的人群疏散仿真方法,其特征是,所述步骤(4)在步骤(3)的得到的初始路径的基础上,采用社会力模型进行微观人群运动指导的具体步骤为:对于每个群组内的个体行人,计算行人自身的驱动力、行人之间的排斥力和行人受墙或障碍物的力的所受合力,群组内的个体行人按照计算的所受合力进行行为运动。7.基于禁忌搜索蜂群算法的人群疏散仿真系统,其特征是,包括:场景和人物构建模块:设置疏散场景参数信息和人物模型信息,创建疏散场景模型和人物模型,并将人物模型导入疏散场景模型中;初始参数设置模块:设置基于禁忌搜索的蜂群算法的初始参数;2CN108388734A权利要求书2/2页宏观路径规划模块:初始化初始参数,采用基于禁忌搜索的蜂群算法进行宏观路径规划,搜索初始点到目标点的初始路径,路径由若干个点组成;微观人群运动模块:在初始路径的基础上,当疏散人群数量大于设定阈值时,个体之间不可避免地会发生碰撞,采用社会力模型进