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多源点突发灾害事故应急疏散模型与算法 被引量:33
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作者 张江华 刘治平 朱道立 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2009年第3期111-118,共8页
突发灾害事故的应急疏散是减少生命财产损失,特别是减少群死群伤事故发生的有效手段.以往的研究忽视了多源点间疏散的相互影响,使得疏散线路的安排不太合理.同时考虑存在有优先顺序的多源点和容量限制情形下的应急疏散问题,建立了多源... 突发灾害事故的应急疏散是减少生命财产损失,特别是减少群死群伤事故发生的有效手段.以往的研究忽视了多源点间疏散的相互影响,使得疏散线路的安排不太合理.同时考虑存在有优先顺序的多源点和容量限制情形下的应急疏散问题,建立了多源点疏散模型,设计了基于图论中网络优化思想的启发式算法.该算法引入K短路概念,并行处理多源点多线路的疏散过程,实时更新网络容量,从而得出满意的疏散线路和最短的疏散时间,并分析了算法复杂性,最后通过算例验证了该算法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 突发灾害事故 应急疏散 多源点疏散 k短路 算法
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灾害条件下多层次应急疏散模型的构建方法研究 被引量:3
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作者 唐炉亮 杨雪 +3 位作者 刘章 王雪浩 靳晨 董坤 《灾害学》 CSCD 2015年第2期179-185,共7页
人们每天都要面对各种造成严重财产和人身安全损失的重大灾害,如何建立灾害条件下中国人口高密度大范围的应急疏散模型,具有重大的意义。该文基于我国灾害条件下高密度人口的集体疏散模式,按照灾害区域的具体情况和人口分布,以道路实时... 人们每天都要面对各种造成严重财产和人身安全损失的重大灾害,如何建立灾害条件下中国人口高密度大范围的应急疏散模型,具有重大的意义。该文基于我国灾害条件下高密度人口的集体疏散模式,按照灾害区域的具体情况和人口分布,以道路实时速度和路面损毁程度所决定的道路阻抗性作为评判道路疏散能力的依据,构建从危险区域的多集结点到安全区域的多安置点的多层次应急疏散模型,确定集体疏散人员的疏散路径、人数和车辆,实现在最短的时间内的受灾群众整体最优疏散,并以山东省德州发生地震作为实验区,采用Google Map API和C#搭建多层次应急疏散平台,验证了多层次应急疏散模型的可行性。 展开更多
关键词 多层次疏散模型 空间点配对 最优k条路径 车辆分配 应急疏散平台
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基于路径的网络流控制应急疏散模型与算法 被引量:11
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作者 李进 张江华 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期9-18,共10页
针对多源多汇和容量限制情形下的应急疏散问题,以总疏散时间最小为目标函数,建立了基于路径的网络流控制应急疏散模型,设计了基于图论中网络优化思想和流控制理论的快速求解启发式算法。该算法引入K短路概念,采用时间窗记录疏散冲突,利... 针对多源多汇和容量限制情形下的应急疏散问题,以总疏散时间最小为目标函数,建立了基于路径的网络流控制应急疏散模型,设计了基于图论中网络优化思想和流控制理论的快速求解启发式算法。该算法引入K短路概念,采用时间窗记录疏散冲突,利用交通流用户最优平衡原理对疏散人员进行分组和疏导冲突人群,从而计算出满意的疏散路线和最短的疏散时间。然后,分析了算法的计算复杂性,表明该算法为一多项式算法,能够满足应用中的实时性要求,最后通过算例验证了模型和算法给出的疏散策略是有效的。 展开更多
关键词 灾害事故 应急疏散 网络流控制 k短路 算法
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折半聚类算法在基于社会力的人群疏散仿真中的应用 被引量:4
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作者 李焱 刘弘 郑向伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期1491-1495,1511,共6页
运用社会力模型(SFM)模拟人群疏散之前,需要先对人群进行聚类分组;然而,k中心聚类(k-medoids)和统计信息网格聚类(STING)这两大传统聚类算法,在聚类效率和准确率上都不能满足要求。针对这个问题,提出了折半聚类算法(BCA)。该算法结合了... 运用社会力模型(SFM)模拟人群疏散之前,需要先对人群进行聚类分组;然而,k中心聚类(k-medoids)和统计信息网格聚类(STING)这两大传统聚类算法,在聚类效率和准确率上都不能满足要求。针对这个问题,提出了折半聚类算法(BCA)。该算法结合了围绕中心点聚类和基于网格聚类两类方式,并利用二分法查找思想划分网格,不需要反复聚类。先将数据用二分法划分成网格,再根据网格内数据密度选出核心网格,接着以核心网格为中心将邻居网格聚类,最后按就近原则归并剩余网格。实验结果表明,在聚类时间上,BCA平均仅是STING算法的48.3%,不到k-medoids算法的14%;而在聚类准确率上,k-medoids算法平均仅是BCA的50%,STING算法平均也只是BCA的88%。因此,BCA无论在效率还是准确率上都明显优于STING和k-medoids算法。 展开更多
关键词 聚类算法 统计信息网格 k中心聚类 人群疏散仿真 社会力模型
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公路隧道火灾发生位置与人群疏散通道仿真研究 被引量:11
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作者 王羽尘 马健霄 +2 位作者 陆涛 刘宇航 王文强 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期38-44,共7页
利用EXODUS建立隧道的仿真场景,确定疏散人群仿真参数,并将出口工效OPS作为评价疏散效率的指标,分析不同火灾发生位置对疏散时间的影响。采用K-means算法分别对火灾发生位置和人群疏散通道位置进行聚类,并建立基于两者影响下的出口工效... 利用EXODUS建立隧道的仿真场景,确定疏散人群仿真参数,并将出口工效OPS作为评价疏散效率的指标,分析不同火灾发生位置对疏散时间的影响。采用K-means算法分别对火灾发生位置和人群疏散通道位置进行聚类,并建立基于两者影响下的出口工效模型,通过对该模型求偏导,得出隧道火灾发生位置和人群疏散通道选择之间的关系。研究结果表明:火灾发生位置越接近人行横通道,疏散时间波动越大,人行横通道和隧道入口的疏散时间随人群疏散区域分界线变化,当火灾发生距人行横通道20~110m时,变化明显,当距140~350m时,变化平稳;出口工效OPS总体呈现不稳定的阶梯状变化趋势;火灾发生位置和人群疏散通道的最优位置呈线性递减关系。研究结果可应用于隧道应急指挥中心管理人员制定有效疏散路径和采取诱导分流人群措施。 展开更多
关键词 交通安全 应急疏散 疏散通道选择 k-MEANS算法 回归模型
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一种面向人群疏散的高效分组方法 被引量:2
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作者 张建新 刘弘 李焱 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期231-238,共8页
在人群疏散的过程中,个体会依据关系的亲密度产生分组现象,因此人群分组行为是人群疏散仿真中不可忽略的因素。家人、朋友、同事等会根据亲密度形成分组,在疏散过程中同组人群会聚集成簇。聚类分组时常用的k-mediods聚类算法对噪声敏感... 在人群疏散的过程中,个体会依据关系的亲密度产生分组现象,因此人群分组行为是人群疏散仿真中不可忽略的因素。家人、朋友、同事等会根据亲密度形成分组,在疏散过程中同组人群会聚集成簇。聚类分组时常用的k-mediods聚类算法对噪声敏感,容易陷入局部最优,只能发现球状簇,且对初始聚类中心点的选择敏感,在聚类准确度上不尽人意。而DBSCAN算法具有抗噪声能力强、可发现任意形状的簇、无须指定初始聚类中心等优点,但只能识别密度相近的簇。对此,文中提出了折半DBSCAN聚类算法。该算法首先对关系数据进行二分划分,将有关系的数据划分到一个网格中,然后根据每个网格的人群密度决定聚类半径ε,最后对每个网格进行DBSCAN聚类,因此该算法可识别密度不同的簇。人群聚类分组后,在加入同组内个体吸引力的社会力模型中驱动个体运动,并模拟关系密切程度对聚集程度的影响。实验结果表明,在考虑了现实生活中有关系的人群空间分布状况下,所提方法具有较高的聚类精度,可真实地再现现实场景中的人群疏散情况,可作为紧急情况下预测人群疏散时间和疏散状况的重要工具。 展开更多
关键词 聚类算法 k-mediods DBSCAN聚类 二分划分 人群疏散仿真
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