[发明专利]基于扩展BDI模型的人群疏散仿真方法

权利要求书

1.基于扩展BDI模型的人群疏散仿真方法，其特征是基于扩展BDI(Belief-Desire-Intention)模型，以及利用细胞自动机与多智能体技术，建立的公共场所中在紧急状况下(如火灾)人员疏散的仿真模型。在人群仿真的过程中充分考虑人员的心理状态对疏散的影响，BDI(Belief-Desire-Intention)体系结构对这些精神层面的因素给予了一定的支撑。

2.根据权利要求1所述的细胞自动机技术，其特征是基于二维细胞自动机技术，表现为二维的网格(grids)，每个格子代表一个细胞。在场景初始化后每个细胞(格子)就有了初始状态。一共有四种可能的状态：为空或人已死亡(value＝0)，墙(value＝1)，有烟(value＝2)，有人(value＝3)，模拟撤离过程开始后，每隔一个时间步(Step)更新一次细胞的状态。

3.根据权利要求1所述的多智能体技术，其特征是在单智能体的基础上扩展成多智能体。单智能体是一个可会按所指定的规则在网络(这里可看作一个虚拟的建筑物)中行走，并且会绕过障碍物的智能体。当每个智能体在行走时，每个智能体的行走规则跟上述单智能体的规则一致。每个智能体除了要判断周围障碍物外，还要判断是否有其它智能体存在。在这里，把其它智能体也作为障碍物处理。

4.根据权利要求1所述的扩展BDI(Belief，Desire，Intention)模型，其特征是Belief-信念是由智能体对环境的熟悉程度决定，也就是其要逃离困境的信念；在信念与初始目的的基础上，智能体产生新的Desire-期望，期望受到人的心理状态与速度的影响，造成每个人的期望各不相同；最后由期望产生目标，达到目标后，根据变化的参数形成新的Intention-意图。

5.根据权利要求1所述的扩展BDI模型以及细胞自动机与多智能体技术，其特征是建立以下数学模型：

(1)根据个人的实际，将代表某个人i的智能体表示为

a_i＝(l_i，v_i，s，a，n)    (1)

式中：l_i表示智能体位置；v_i为智能体的意愿行进速度；s为描述人对建筑物内空间信息掌握情况的参数/对环境的熟悉程度；a为描述人理性程度的参数；n是其所处位置的安全程度，在此用是否有烟雾决定。

对环境的熟悉程度决定于不熟悉环境的人数占总人数的比例(proportion)，人的心理状态表现为人的优先级(priority)，在系统中智能体的优先级有五个：1、2、3、4、5，设定priority＞＝4时，人处于理性状态；priorityProportion越大，人的理性程度越低。人对环境的熟悉程度及理性程度在随机生成人时确定。

(2)通过迭代的方法得出各个时刻各智能体的位置，模拟出疏散的动态，即

L_t+1＝F(L_t，v_t，s，a)    (2)

式中v_t＝(v_1t，v_2t，…，v_nt)

智能体某一时刻位置的确定，智能体的下一时刻的位置受到上一时刻的位置(L)、行进速度(v)、对环境熟悉程度(s)、其理性程度的影响(a)，根据个人行为原则，熟悉环境的人以最短路径走向出口，在路径规则方面应用图论中求最短路径的迪杰特拉斯算法，实现多出口。

把每一个网格看成图中的一个节点，邻接矩阵是使用迪杰特斯拉算法的前提，其生成规则如下：到本身的距离为0；都不是障碍的两个相邻网格之间的距离为1；其余网格之间的距离为无穷大。用迪杰特斯拉算法计算出每个门网格到其余所有网格的最短距离，并保存其最短路径。