[发明专利]人群疏散中积极情绪和消极情绪的最优化干预方法及系统

说明书

本公开提供了一种人群疏散中积极情绪和消极情绪的最优化干预方法及系统，获取人群中的总人数，得到积极情绪感染事件、消极情绪感染事件、积极情绪恢复事件和消极情绪恢复事件的发生概率；根据各个事件的发生概率得到各个事件在预设时间段内仅发生一次状态转移的概率，得到当前时刻的人群状态；以收益率最低为目标，得到最优干预事件发生强度，基于当前时刻的人群状态，根据得到的最优干预事件发生强度进行人群干预，得到干预后的人群状态；本公开实现了积极情绪和消极情绪的竞争传播过程的分析，实现了最优干预事件发生强度的人群干预，提高了干预精度和干预效率。

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，特别涉及一种人群疏散中积极情绪和消极情绪的最优化干预方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

当发生紧急事件时，人群中会同时传播积极情绪和消极情绪。积极情绪让人们冷静下来，消极情绪则让人们失去理智。如果不对消极情绪加以抑制，不对积极情绪加以扩大，将会产生很严重的后果。针对情绪干预的研究也越来越受到研究者们的关注。

在实现本公开的过程中，发明人发现现有技术中存在以下技术问题：

目前原有的情绪建模方法中，有的研究了负面情绪建模，有的研究了积极情绪建模。然而，现实的场景中情绪传播是复杂的，会同时存在积极情绪感染和消极情绪传播，之前的情绪研究方法都没有考虑积极情绪和消极情绪同时传播的场景。并且当前情绪动力学模型都是确定性的模型，即使用了平均场的理论，感染者是以确定性的等式演化发展，因此这个过程无法捕获人群情绪的动态演化过程。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种人群疏散中积极情绪和消极情绪的最优化干预方法及系统，实现了积极情绪和消极情绪的竞争传播过程的分析，实现了最优干预事件发生强度的人群干预，提高了干预精度和干预效率。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

本公开第一方面提供了一种人群疏散中积极情绪和消极情绪的最优化干预方法。

一种人群疏散中积极情绪和消极情绪的最优化干预方法，包括以下步骤：

获取人群中的总人数，得到积极情绪感染事件、消极情绪感染事件、积极情绪恢复事件和消极情绪恢复事件的发生概率；

根据各个事件的发生概率得到各个事件在预设时间段内仅发生一次状态转移的概率，得到当前时刻的人群状态；

以收益率最低为目标，得到最优干预事件发生强度，基于当前时刻的人群状态，根据得到的最优干预事件发生强度进行人群干预，得到干预后的人群状态。

作为可能的一些实现方式，根据各个事件的发生概率得到各个事件在预设时间段内仅发生一次状态转移的概率，利用马尔科夫过程分析积极情绪和消极情绪的竞争传播过程，得到当前时刻人群的马尔科夫状态。

作为可能的一些实现方式，干预事件包括消极情绪抑制事件、消极情绪治愈事件、积极情绪促进事件和积极情绪保护事件；

一个消极情绪抑制事件的发生对应单位时间每个消极情绪感染者的有效感染人数减1，一个消极情绪治愈事件的发生对应单位时间每个消极情绪感染者的恢复人数加1；

一个积极情绪促进事件的发生对应单位时间每个积极情绪感染者的有效感染人数加1，一个积极情绪保护事件的发生对应单位时间每个积极情绪感染者的恢复人数减1。

根据进一步的限定，利用霍克斯过程分别构建四种干预事件的事件发生强度，分别用于干预各个事件的状态转移概率中的参数；

得到施加干预措施后的消极情绪感染率、积极情绪感染率、消极情绪恢复率、积极情绪恢复率，进一步的得到新的状态转移概率，得到新的状态转移矩阵；