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基于人工智能的行人流模拟与仿真 版权信息
- ISBN：9787030582188
- 条形码：9787030582188 ; 978-7-03-058218-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于人工智能的行人流模拟与仿真 本书特色
《基于人工智能的行人流模拟与仿真》探讨基于元胞自动机、增强学习和智能计算等人工智能方法在行人建模与仿真方面的应用。《基于人工智能的行人流模拟与仿真》共5章，第1章系统讨论行人行为建模和行人仿真；第2章和第3章讨论基于元胞自动机理论的行人流仿真，分别讨论交织区行人流和大型商场行人疏散的问题；第4章讨论基于增强学习的行人流仿真；第5章讨论基于智能计算的行人流模拟。各章分别列出了详尽的参考文献，附录还详细列出了基于元胞自动机的行人流模拟程序。
基于人工智能的行人流模拟与仿真 内容简介
《基于人工智能的行人流模拟与仿真》探讨基于元胞自动机、增强学习和智能计算等人工智能方法在行人建模与仿真方面的应用。《基于人工智能的行人流模拟与仿真》共5章，第1章系统讨论行人行为建模和行人仿真；第2章和第3章讨论基于元胞自动机理论的行人流仿真，分别讨论交织区行人流和大型商场行人疏散的问题；第4章讨论基于增强学习的行人流仿真；第5章讨论基于智能计算的行人流模拟。各章分别列出了详尽的参考文献，附录还详细列出了基于元胞自动机的行人流模拟程序。
基于人工智能的行人流模拟与仿真 目录
目录
《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 总论 1
1.1 行人行为 1
1.1.1 正常行为 1
1.1.2 恐慌状态下的行为 2
1.2 行人建模与仿真 2
1.3 行人建模 3
1.3.1 行人动力学宏观特性 3
1.3.2 行人动力学微观特性 5
1.3.3 现有行人模型分类 5
1.3.4 离散选择模型 6
1.3.5 元胞自动机模型 7
1.3.6 排队论模型 9
1.3.7 基于导航的模型 10
1.3.8 流体动力学模型 11
1.3.9 社会力模型 12
1.3.10 基于智能主体的模型 13
1.3.11 基于优化的模型 14
1.3.12 人群的建模 17
1.4 行人仿真 18
1.5 避碰策略 18
1.5.1 行人避碰 18
1.5.2 机器人和行人避碰 19
1.6 疏散 20
1.6.1 疏散标准 20
1.6.2 疏散模型分类 21
1.6.3 疏散模型比较 22
参考文献 25
第2章 基于元胞自动机模型的扩展交织区行人流线分析 33
2.1 交织区 33
2.2 交织区设置方式 34
2.3 基于背景场和行人行走习惯的元胞自动机模型 35
2.3.1 背景场 35
2.3.2 局部运动规则 37
2.3.3 靠右行走倾向 38
2.4 行人流实验及数值仿真 39
2.4.1 单一交织区情形下的行人流仿真 39
2.4.2 扩展交织区情形下的行人流仿真 40
2.4.3 单一交织区与扩展交织区的比较 42
2.4.4 两个瓶颈间隔的影响 44
2.5 结论 45
参考文献 45
第3章 基于元胞自动机和事件驱动模型的商场疏散仿真 48
3.1 简介 48
3.2 行人疏散相关研究 49
3.3 仿真模型 50
3.3.1 仿真方法概述 50
3.3.2 仿真场景 50
3.3.3 系统事件 52
3.3.4 模型表达 53
3.3.5 移动模式 55
3.4 背景场的形成 56
3.4.1 静态背景场 56
3.4.2 动态背景场 59
3.4.3 局部运动规则 60
3.5 仿真结果 61
3.5.1 仿真算法流程图 61
3.5.2 购物场景 62
3.5.3 顾客流量变化 62
3.5.4 顾客购物时间分布图 63
3.5.5 紧急疏散场景 64
3.5.6 疏散时间及出口宽度的影响 64
3.5.7 疏散时间及人数的关系 65
3.5.8 多出口场景 65
3.6 结论 67
参考文献 68
第4章 基于增强学习的行人流仿真 72
4.1 增强学习要素 72
4.2 Agent-环境接口 73
4.3 目标设置和如何达到目标 74
4.4 马尔可夫决策过程 74
4.5 值函数 75
4.6 增强学习在行人流仿真中的应用 77
参考文献 78
第5章 基于智能计算的行人流模拟 80
5.1 粒子群优化 80
5.1.1 粒子群算法起源 80
5.1.2 粒子群算法基本思想 81
5.1.3 粒子群算法流程 82
5.2 基于粒子群优化的行人流模拟 82
5.2.1 利用粒子群控制计算机图形学巾的行人移动 82
5.2.2 基于粒子群算法预测行人疏散时间 84
参考文献 87
附录 89
《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 总论 1
1.1 行人行为 1
1.1.1 正常行为 1
1.1.2 恐慌状态下的行为 2
1.2 行人建模与仿真 2
1.3 行人建模 3
1.3.1 行人动力学宏观特性 3
1.3.2 行人动力学微观特性 5
1.3.3 现有行人模型分类 5
1.3.4 离散选择模型 6
1.3.5 元胞自动机模型 7
1.3.6 排队论模型 9
1.3.7 基于导航的模型 10
1.3.8 流体动力学模型 11
1.3.9 社会力模型 12
1.3.10 基于智能主体的模型 13
1.3.11 基于优化的模型 14
1.3.12 人群的建模 17
1.4 行人仿真 18
1.5 避碰策略 18
1.5.1 行人避碰 18
1.5.2 机器人和行人避碰 19
1.6 疏散 20
1.6.1 疏散标准 20
1.6.2 疏散模型分类 21
1.6.3 疏散模型比较 22
参考文献 25
第2章 基于元胞自动机模型的扩展交织区行人流线分析 33
2.1 交织区 33
2.2 交织区设置方式 34
2.3 基于背景场和行人行走习惯的元胞自动机模型 35
2.3.1 背景场 35
2.3.2 局部运动规则 37
2.3.3 靠右行走倾向 38
2.4 行人流实验及数值仿真 39
2.4.1 单一交织区情形下的行人流仿真 39
2.4.2 扩展交织区情形下的行人流仿真 40
2.4.3 单一交织区与扩展交织区的比较 42
2.4.4 两个瓶颈间隔的影响 44
2.5 结论 45
参考文献 45
第3章 基于元胞自动机和事件驱动模型的商场疏散仿真 48
3.1 简介 48
3.2 行人疏散相关研究 49
3.3 仿真模型 50
3.3.1 仿真方法概述 50
3.3.2 仿真场景 50
3.3.3 系统事件 52
3.3.4 模型表达 53
3.3.5 移动模式 55
3.4 背景场的形成 56
3.4.1 静态背景场 56
3.4.2 动态背景场 59
3.4.3 局部运动规则 60
3.5 仿真结果 61
3.5.1 仿真算法流程图 61
3.5.2 购物场景 62
3.5.3 顾客流量变化 62
3.5.4 顾客购物时间分布图 63
3.5.5 紧急疏散场景 64
3.5.6 疏散时间及出口宽度的影响 64
3.5.7 疏散时间及人数的关系 65
3.5.8 多出口场景 65
3.6 结论 67
参考文献 68
第4章 基于增强学习的行人流仿真 72
4.1 增强学习要素 72
4.2 Agent-环境接口 73
4.3 目标设置和如何达到目标 74
4.4 马尔可夫决策过程 74
4.5 值函数 75
4.6 增强学习在行人流仿真中的应用 77
参考文献 78
第5章 基于智能计算的行人流模拟 80
5.1 粒子群优化 80
5.1.1 粒子群算法起源 80
5.1.2 粒子群算法基本思想 81
5.1.3 粒子群算法流程 82
5.2 基于粒子群优化的行人流模拟 82
5.2.1 利用粒子群控制计算机图形学巾的行人移动 82
5.2.2 基于粒子群算法预测行人疏散时间 84
参考文献 87
附录 89
展开全部
基于人工智能的行人流模拟与仿真 作者简介
李军，1974年10月生，工学博士，吉林财经大学副教授，九三学社社员，吉林省互联网金融重点实验室成员，吉林大学量化金融研究中心研究员，中国计算机学会会员。1997年毕业于吉林大学计算数学专业，获理学学士学位。2004年6月毕业于吉林大学计算机软件与理论专业，获工学硕士学位。2011年6月毕业于吉林大学计算机软件与理论专业，获工学博士学位。吉林大学交通运输规划与管理博士后。2013年12月至2014年12月受国家留学基金资助到美国罗德岛大学电气工程学院，从事博士后访问学者研究工作。主要研究方向为机器学习、大数据技术、交通行人流分析。精通Python语言、MATLAB语言下的数据分析与挖掘。主持完成吉林省科技发展计划项目1项（自然科学基金项目，20140101199JC），横向合作项目5项。参与国家自然科学基金面上项目3项（51378076，51278221，60373097）、吉林省科技发展计划项目2项，公安部应用创新计划项目1项，其他省部级项目4项。发表学术论文40余篇，其中SCI、EI检索论文16篇。参编专著及国家级教材共4部。
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