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标题

拥挤系统阻碍物位置的遗传算法优化

作者

姜立 韩战钢

机构

北京师范大学系统科学学院

摘要

首先对Helbing等人建立的社会力模型进行了适当修正,建立了人群运动仿真模型;然后采用实数编码遗传算法并设计了自适应的交叉及变异策略,建立了优化阻碍物位置的数学模型;最后通过高性能计算平台进行仿真计算,得到了最有利于提高拥挤人群疏散速度的阻碍物设置。通过优化房间和人群所形成的拥挤系统中阻碍物的大小、数量和位置,有效提高了恐慌发生时房间内人群的逃生效率,该结果对建筑设计具有重要参考价值。

关键词

人群动力学;实数遗传算法;建筑设计;恐慌逃生优化

引用

姜立 韩战钢. 拥挤系统阻碍物位置的遗传算法优化[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 2015, 51(2) : 144-147

基金

国家自然科学基金资助项目(61074116,61374165,31261160495);中央高校基本科研基金;地表过程与资源生态国家重点实验室资助项目 (2012-TDZY-21)

分类号

N945

DOI

10.16360j.cnki.jbnuns.2015.02.008

Title

Using genetic algorithm to optimize obstacle location in a crowded system

Author

JIANG Li HAN Zhangang

Affiliations

School of Systems Science, Beijing Normal University

Abstract

The basic social force model was modified to build a pedestrian dynamic model. Real-code genetic algorithm with self-adaptive cross-over and mutation strategy was used to optimize obstacle setting. High performance computation platform was used to simulate and find the best setting of obstacles. Obstacle size, number and position in the crowd system containing pedestrians and rooms were optimized to improve pedestrian escape speed in a panic situation. These results have practical meaning for architectural design.

Key words

crowd dynamics; real-coded GA; architecture design;panic escape optimization

cite

JIANG Li HAN Zhangang. Using genetic algorithm to optimize obstacle location in a crowded system[J]. Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2015, 51(2) : 144-147

DOI

10.16360j.cnki.jbnuns.2015.02.008

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