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基于熵的火灾场景介观人群疏散模型
被引量：
12
1
作者
魏
心泉
王坚
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2015年第10期2473-2483,共11页
针对现有人群疏散模型较少考虑"异质"群体运动混乱程度对疏散结果影响的问题,提出了基于多智能体和熵的介观人群疏散模型,介观模型包括上层宏观多目标路径优化模型和下层微观人群疏散模型.模型引入信息论中熵的概念,构建反映...
针对现有人群疏散模型较少考虑"异质"群体运动混乱程度对疏散结果影响的问题,提出了基于多智能体和熵的介观人群疏散模型,介观模型包括上层宏观多目标路径优化模型和下层微观人群疏散模型.模型引入信息论中熵的概念,构建反映人群运动混乱程度的疏散熵,将个体速度和位置分布映射为疏散熵图,疏散熵图会对个体的疏散行为产生影响.上层模型采用网络最快流模型构建基于疏散熵的动态多目标疏散路径算法,为个体提供全局疏散优化路径;下层模型包括基于熵的小群体聚集行为模型和引导行为模型等.仿真结果表明,一定数量的引导者对疏散效率起着重要作用.当引导者数量增加时,群体恐慌程度降低,群体中拥挤行为和避障行为次数减少,使疏散过程更加有序且疏散熵值降低.
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关键词
多智能体
疏散熵
疏散模型
群体聚集
引导行为
最快流
原文传递
多目标资源优化分配问题的Memetic算法
被引量：
9
2
作者
魏
心泉
王坚
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期809-814,共6页
针对传统算法求解多目标资源优化分配问题收敛慢、Pareto解不能有效分布在Pareto前沿面的问题,提出一种新的Memetic算法.在遗传算法的交叉算子中引入模拟退火算法,加强了遗传算法的局部搜索能力,加快了收敛速度.为了使Pareto最优解均匀...
针对传统算法求解多目标资源优化分配问题收敛慢、Pareto解不能有效分布在Pareto前沿面的问题,提出一种新的Memetic算法.在遗传算法的交叉算子中引入模拟退火算法,加强了遗传算法的局部搜索能力,加快了收敛速度.为了使Pareto最优解均匀分布在Pareto前沿面,在染色体编码中引入禁忌表,增加了种群的多样性,避免了传统遗传算法后期Pareto解集过于集中的缺点.通过与已有的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法进行比较,仿真实验表明了所提出算法的有效性,并分析了禁忌表长度和模拟退火参数对算法收敛性的影响.
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关键词
资源分配问题
MEMETIC算法
遗传算法
模拟退火
原文传递
题名
基于熵的火灾场景介观人群疏散模型
被引量：
12
1
作者
魏
心泉
王坚
机构
同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2015年第10期2473-2483,共11页
基金
国家自然科学基金重大研究计划小型集成专题项目(91324016)
国家自然科学基金面上项目(71273188)
文摘
针对现有人群疏散模型较少考虑"异质"群体运动混乱程度对疏散结果影响的问题,提出了基于多智能体和熵的介观人群疏散模型,介观模型包括上层宏观多目标路径优化模型和下层微观人群疏散模型.模型引入信息论中熵的概念,构建反映人群运动混乱程度的疏散熵,将个体速度和位置分布映射为疏散熵图,疏散熵图会对个体的疏散行为产生影响.上层模型采用网络最快流模型构建基于疏散熵的动态多目标疏散路径算法,为个体提供全局疏散优化路径;下层模型包括基于熵的小群体聚集行为模型和引导行为模型等.仿真结果表明,一定数量的引导者对疏散效率起着重要作用.当引导者数量增加时,群体恐慌程度降低,群体中拥挤行为和避障行为次数减少,使疏散过程更加有序且疏散熵值降低.
关键词
多智能体
疏散熵
疏散模型
群体聚集
引导行为
最快流
Keywords
multi-agent
evacuation entropy
evacuation model
grouping behavior
leading behavior quickest flow problem
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
多目标资源优化分配问题的Memetic算法
被引量：
9
2
作者
魏
心泉
王坚
机构
同济大学电子与信息工程学院
同济大学CIMS研究中心
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2014年第5期809-814,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(71273188)
国家自然科学基金重大项目(91024031)
文摘
针对传统算法求解多目标资源优化分配问题收敛慢、Pareto解不能有效分布在Pareto前沿面的问题,提出一种新的Memetic算法.在遗传算法的交叉算子中引入模拟退火算法,加强了遗传算法的局部搜索能力,加快了收敛速度.为了使Pareto最优解均匀分布在Pareto前沿面,在染色体编码中引入禁忌表,增加了种群的多样性,避免了传统遗传算法后期Pareto解集过于集中的缺点.通过与已有的遗传算法、蚁群算法、粒子群算法进行比较,仿真实验表明了所提出算法的有效性,并分析了禁忌表长度和模拟退火参数对算法收敛性的影响.
关键词
资源分配问题
MEMETIC算法
遗传算法
模拟退火
Keywords
resource allocation problem
Memetic algorithm
genetic algorithm
simulated annealing algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于熵的火灾场景介观人群疏散模型
魏
心泉
王坚
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2015
12
原文传递
2
多目标资源优化分配问题的Memetic算法
魏
心泉
王坚
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2014
9
原文传递
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