[发明专利]一种基于自适应智能体模型的复杂人群疏散行为仿真方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应智能体模型的复杂人群疏散行为仿真方法，采用自适应的智能体模型，给每个智能体定义了四种不同类型的属性，并且能够根据环境的变化自适应的制定每个智能体的逃离线路，因而具有更好的抗环境变化能力。但是普通的基于CPU平台的自适应智能体模型没办法处理复杂人群疏散问题，本发明采用基于CUDA的GPGPU多线程方法开发并行仿真算法，将并行计算思想融入到算法中去，在保留其算法效果的同时大大提高自适应智能体模型执行效率。实验证明，本方法在实际的大规模复杂人群疏散问题中具有更好的效率和可用性。

主权项

一种基于自适应智能体模型的复杂人群疏散行为仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：环境建模；环境模型为一种包含静态地图信息和相关的宏观场信息的多层地图；所述静态地图信息描述环境的物理属性；所述宏观场信息包括一个描述位置信息的位置势能场和一个描述人群密度信息的密度场；所述位置势能场是静态的，密度场是随着个体的行为会发生改变，是动态场；步骤2：自适应智能体建模；智能体模型主要定义决定智能体运动方式的原理；智能体的运动方式主要包括速度方向和速度大小；步骤3：自适应智能体模型的并行化；自适应智能体模型的并行化通过将一个智能体队列的所有元素根据GPU平台的CUDA核分成多个智能体组，然后并行处理智能体组中的每个元素。