贪心选择在地铁站内行人疏散中的应用

大型室内场所空间布局较为复杂(如地铁站),人群的高密度聚集往往存在一些潜在的风险.本文在分析国内外人群快速疏散研究现状的基础上,提出了一种基于贪心选择的行人疏散方法.该方法以地铁站内复杂场景作为研究背景:首先,针对地铁站内的行人的行动轨迹难以获取问题,本文利用地铁站内行人真实出站数据,基于元胞自动机,构建了行人疏散轨迹半仿真模型,并利用实际流量数据优化该半仿真模型;其次,基于该轨迹模型,为了满足高动态场景中的实时性,采用复杂度较低的贪心选择策略分配最优疏散出口;最后,以杭州武林广场地铁站为例,使用真实出站数据设计对比实验,验证行人轨迹模型的有效性以及出口分配方法的性能.结果表明,本文所提出的行人轨迹模型能够较好的模拟行人的轨迹,仿真中各出口疏散人数同真实出站数据拟合程度的可决系数R2达到了0.67.相较于最短路径和最短时间出口分配方法,本文所提出的方法在整体疏散效率上分别提高了27.2％和16.5％.