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人车混合时空疏散模型优化与仿真 版权信息
- ISBN：9787030651129
- 条形码：9787030651129 ; 978-7-03-065112-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人车混合时空疏散模型优化与仿真 内容简介
本书面向紧急情况下大型公共场所人车混合疏散模型优化和仿真方法进行了探讨, 内容分为四部分, **部分介绍人车混合疏散研究现状, 第二部分介绍人车混合疏散特点并进行建模, 第三部分采用蚁群、粒子群算法和均衡模型等方法对混合疏散模型进行优化, 第四部分介绍基于元胞自动机模型的混合疏散仿真模型。
人车混合时空疏散模型优化与仿真 目录
目录
《信息科学技术学术著作丛书》序
前言
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 疏散问题的定义及特点 1
1.3 应急疏散研究现状 2
1.3.1 建筑物内人员疏散 2
1.3.2 路网上的车辆疏散 4
1.3.3 人车混合疏散 4
1.3.4 基于优化算法的疏散模型 5
1.4 本书的组织结构 9
参考文献 10
第2章 大型活动区域分片网络人员疏散模型 17
2.1 大型活动区域人员疏散的特点 17
2.2 分片网络 18
2.3 分片网络人员疏散模型 20
2.3.1 网络清空时间和总和路径长度 22
2.3.2 累积拥挤度 23
2.3.3 速度和位置计算 23
2.3.4 分片约束 24
2.4 分片化多目标疏散路径优化算法 24
2.4.1 分片化向量信息素选路方法 25
2.4.2 算法步骤 27
2.5 数值实验及分析 28
2.5.1 实验设计 28
2.5.2 疏散方案性能分析方法 32
2.5.3 非劣方案集的目标空间分布 35
2.5.4 非劣方案集收敛性分析 36
2.5.5 非劣方案集多样性分析 37
2.5.6 非劣方案集分布均匀性分析 38
2.5.7 疏散时空路径分析 39
2.5.8 疏散效率分析 41
2.5.9 拥挤状况分析 42
2.6 本章小结 47
参考文献 47
第3章 多目标疏散优化方案影响因素分析 50
3.1 基于优先级的Pareto偏序关系 50
3.2 基于优先级Pareto偏序关系的向量信息素选路方法 50
3.3 优先级Pareto偏序关系向量信息素选路方法对疏散方案性能影响分析 52
3.3.1 非劣方案集的目标空间分布 52
3.3.2 非劣方案集的收敛性分析 53
3.3.3 非劣方案集的多样性分析 55
3.3.4 非劣方案集分布均匀性分析 56
3.3.5 疏散时空路径分析 57
3.3.6 疏散效率分析 59
3.3.7 拥挤状况分析 60
3.4 本章小结 64
参考文献 65
第4章 基于熵的多蚁群系统的人车混合疏散模型 66
4.1 基于单一蚁群系统的人车混合疏散 66
4.1.1 数学模型 66
4.1.2 基于单一蚁群的人车混合疏散优化算法 67
4.2 基于熵的多蚁群人车混合疏散模型 70
4.2.1 疏散目标设置 70
4.2.2 蚁群熵 71
4.2.3 基于熵的多蚁群通信 72
4.2.4 信息素更新 73
4.2.5 基于熵的多蚁群优化算法 73
4.3 数值实验与分析 75
4.4 本章小结 78
参考文献 78
第5章 基于粒子群的人车混合疏散模型 79
5.1 粒子群优化算法概述 79
5.2 基于多粒子群协同演化的人车混合疏散模型 80
5.2.1 疏散密度计算 80
5.2.2 数学模型 81
5.3 基于多粒子群协同演化的人车混合疏散优化算法 81
5.3.1 适应度函数 82
5.3.2 运动方程 82
5.3.3 信息素更新机制 82
5.3.4 粒子群协同演化 84
5.3.5 算法流程 84
5.4 数值实验与分析 86
5.5 本章小结 91
参考文献 91
第6章 基于均衡模型的应急疏散 92
6.1 均衡模型 92
6.2 Wardrop均衡 94
6.2.1 用户均衡 94
6.2.2 系统均衡 95
6.2.3 Wardrop均衡数学模型 96
6.3 基于遗传算法的演化均衡疏散模型 97
6.3.1 Nash均衡 98
6.3.2 数学模型 99
6.3.3 基于遗传算法的演化均衡算法流程 100
6.4 均衡指数 103
6.5 改进的演化均衡模型在校园疏散中的应用 104
6.6 本章小结 105
参考文献 105
第7章 基于校园人车交互规则的多目标疏散均衡模型 107
7.1 校园环境特征分析 107
7.1.1 路网特征 107
7.1.2 校园混合疏散心理分析 109
7.1.3 人车混合交通流构成特征 109
7.1.4 人车混合交通流行为特征 110
7.2 校园人车混行疏散分析 111
7.2.1 问题描述 111
7.2.2 人车混合疏散目标 112
7.2.3 人车混合拥挤度分析 113
7.2.4 人车混合路口转向规则分析 116
7.3 基于多目标的人车交互疏散演化均衡模型 121
7.3.1 多目标优化算法 121
7.3.2 基于演化均衡的多目标疏散算法流程 125
7.4 校园路网疏散实验 127
7.5 本章小结 139
参考文献 139
第8章 基于元胞自动机的校园人车混合交通行为模型 141
8.1 校园人车混合交通行为及其规则 141
8.1.1 校园人车混合交通行为定性分析 141
8.1.2 校园人车混合交通行为规则 142
8.2 校园人车混合交通行为提取与定量分析 143
8.2.1 交通数据的采集与预处理 143
8.2.2 校园人车混合交通行为定量分析 146
8.3 基于元胞自动机的校园人车混合交通行为模型 155
8.4 仿真结果与分析 162
8.4.1 人车混合交通流特征参数 162
8.4.2 人车混合交通视频观测结果与仿真结果对比 163
8.4.3 不同交通类型之间相互干扰仿真结果与分析 165
8.5 本章小结 170
参考文献 171
第9章 基于实时信息反馈的校园路网混合交通流路径诱导策略 173
9.1 校园混合交通流路径诱导模拟场景与方法 173
9.2 校园道路网络的实时信息反馈机制 174
9.3 基于实时信息反馈的混合交通流路径诱导策略 176
9.3.1 异构车辆流的路径诱导策略 176
9.3.2 校园路网人车混合交通流的路径诱导策略 186
9.4 基于实时信息反馈的路径诱导策略性能分析 187
9.5 本章小结 194
参考文献 194
《信息科学技术学术著作丛书》序
前言
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 疏散问题的定义及特点 1
1.3 应急疏散研究现状 2
1.3.1 建筑物内人员疏散 2
1.3.2 路网上的车辆疏散 4
1.3.3 人车混合疏散 4
1.3.4 基于优化算法的疏散模型 5
1.4 本书的组织结构 9
参考文献 10
第2章 大型活动区域分片网络人员疏散模型 17
2.1 大型活动区域人员疏散的特点 17
2.2 分片网络 18
2.3 分片网络人员疏散模型 20
2.3.1 网络清空时间和总和路径长度 22
2.3.2 累积拥挤度 23
2.3.3 速度和位置计算 23
2.3.4 分片约束 24
2.4 分片化多目标疏散路径优化算法 24
2.4.1 分片化向量信息素选路方法 25
2.4.2 算法步骤 27
2.5 数值实验及分析 28
2.5.1 实验设计 28
2.5.2 疏散方案性能分析方法 32
2.5.3 非劣方案集的目标空间分布 35
2.5.4 非劣方案集收敛性分析 36
2.5.5 非劣方案集多样性分析 37
2.5.6 非劣方案集分布均匀性分析 38
2.5.7 疏散时空路径分析 39
2.5.8 疏散效率分析 41
2.5.9 拥挤状况分析 42
2.6 本章小结 47
参考文献 47
第3章 多目标疏散优化方案影响因素分析 50
3.1 基于优先级的Pareto偏序关系 50
3.2 基于优先级Pareto偏序关系的向量信息素选路方法 50
3.3 优先级Pareto偏序关系向量信息素选路方法对疏散方案性能影响分析 52
3.3.1 非劣方案集的目标空间分布 52
3.3.2 非劣方案集的收敛性分析 53
3.3.3 非劣方案集的多样性分析 55
3.3.4 非劣方案集分布均匀性分析 56
3.3.5 疏散时空路径分析 57
3.3.6 疏散效率分析 59
3.3.7 拥挤状况分析 60
3.4 本章小结 64
参考文献 65
第4章 基于熵的多蚁群系统的人车混合疏散模型 66
4.1 基于单一蚁群系统的人车混合疏散 66
4.1.1 数学模型 66
4.1.2 基于单一蚁群的人车混合疏散优化算法 67
4.2 基于熵的多蚁群人车混合疏散模型 70
4.2.1 疏散目标设置 70
4.2.2 蚁群熵 71
4.2.3 基于熵的多蚁群通信 72
4.2.4 信息素更新 73
4.2.5 基于熵的多蚁群优化算法 73
4.3 数值实验与分析 75
4.4 本章小结 78
参考文献 78
第5章 基于粒子群的人车混合疏散模型 79
5.1 粒子群优化算法概述 79
5.2 基于多粒子群协同演化的人车混合疏散模型 80
5.2.1 疏散密度计算 80
5.2.2 数学模型 81
5.3 基于多粒子群协同演化的人车混合疏散优化算法 81
5.3.1 适应度函数 82
5.3.2 运动方程 82
5.3.3 信息素更新机制 82
5.3.4 粒子群协同演化 84
5.3.5 算法流程 84
5.4 数值实验与分析 86
5.5 本章小结 91
参考文献 91
第6章 基于均衡模型的应急疏散 92
6.1 均衡模型 92
6.2 Wardrop均衡 94
6.2.1 用户均衡 94
6.2.2 系统均衡 95
6.2.3 Wardrop均衡数学模型 96
6.3 基于遗传算法的演化均衡疏散模型 97
6.3.1 Nash均衡 98
6.3.2 数学模型 99
6.3.3 基于遗传算法的演化均衡算法流程 100
6.4 均衡指数 103
6.5 改进的演化均衡模型在校园疏散中的应用 104
6.6 本章小结 105
参考文献 105
第7章 基于校园人车交互规则的多目标疏散均衡模型 107
7.1 校园环境特征分析 107
7.1.1 路网特征 107
7.1.2 校园混合疏散心理分析 109
7.1.3 人车混合交通流构成特征 109
7.1.4 人车混合交通流行为特征 110
7.2 校园人车混行疏散分析 111
7.2.1 问题描述 111
7.2.2 人车混合疏散目标 112
7.2.3 人车混合拥挤度分析 113
7.2.4 人车混合路口转向规则分析 116
7.3 基于多目标的人车交互疏散演化均衡模型 121
7.3.1 多目标优化算法 121
7.3.2 基于演化均衡的多目标疏散算法流程 125
7.4 校园路网疏散实验 127
7.5 本章小结 139
参考文献 139
第8章 基于元胞自动机的校园人车混合交通行为模型 141
8.1 校园人车混合交通行为及其规则 141
8.1.1 校园人车混合交通行为定性分析 141
8.1.2 校园人车混合交通行为规则 142
8.2 校园人车混合交通行为提取与定量分析 143
8.2.1 交通数据的采集与预处理 143
8.2.2 校园人车混合交通行为定量分析 146
8.3 基于元胞自动机的校园人车混合交通行为模型 155
8.4 仿真结果与分析 162
8.4.1 人车混合交通流特征参数 162
8.4.2 人车混合交通视频观测结果与仿真结果对比 163
8.4.3 不同交通类型之间相互干扰仿真结果与分析 165
8.5 本章小结 170
参考文献 171
第9章 基于实时信息反馈的校园路网混合交通流路径诱导策略 173
9.1 校园混合交通流路径诱导模拟场景与方法 173
9.2 校园道路网络的实时信息反馈机制 174
9.3 基于实时信息反馈的混合交通流路径诱导策略 176
9.3.1 异构车辆流的路径诱导策略 176
9.3.2 校园路网人车混合交通流的路径诱导策略 186
9.4 基于实时信息反馈的路径诱导策略性能分析 187
9.5 本章小结 194
参考文献 194
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