基于地理参考的多智能体方案对大型户外活动中人群行为的建模和模拟的初步研究——以香港尖沙咀烟花汇演为例

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1、基于地理参考的多智能体方案对大型户外活动中人群行为的建模和模拟的初步研究——以香港尖沙咀烟花汇演为例ModelingandSimulationofPedestrianEvacuationBehaviorinLargeOutdoorEventsbasedonGeo-ReferencedMulti-AgentSystem–TakingFireworksDisplayatTsimShaTsuiofHongKongastheSampleCase武磊，林珲香港中文大学空间与地球信息研究所wulei@cuhk.edu.hk绪言公共安全一直是受到全球关注的热点问题。尤其是911纽约世贸大楼被

2、撞惨剧和伦敦地铁爆炸案发生以来，相继在世界各地发生的恐怖袭击以及各种突发自然灾害，更加使得安全问题备受瞩目。各国和地区政府纷纷成立机构展开研究，针对突发事件制定紧急预案，一旦有紧急状况，要求能够尽快的疏散聚集的人群，以求最大限度的保障在各种公共事件中的人群安全。香港是一个发达而人口密集的枢纽城市，每年会举办许多参与人数众多的大型集会活动。以本文所研究的案例——尖沙咀烟花汇演为例，每年会固定在7·1回归纪念日，10·1国庆节以及农历新年举行，参与人数超过了30万。如何准备应急方案，如何在突发事件时做出正确有效的决定疏散聚集的人群，是香港警署面临的重要问题。现时香港警署准备烟花汇演

3、的紧急预案，分为汇演前的准备和汇演执行两个阶段。在汇演准备阶段，警署会对负责现场人群管理的管理员进行培训，让管理员能够对现场预计的情况有一个了解，并部署相应的应对方案。但是这种培训目前仅是基于沙盘推演的技术方案，而沙盘推演仅能展现有限幅的静态图景以及相应的应对方案，基于沙盘推演的方式将使得管理员缺乏对人群行为动态过程的认识，会影响管理员临场的判断执行力。而在汇演执行阶段，预先设计的应对方案无法保证能够处理现场瞬息万变的情况，管理员在缺乏辅助决策的手段下只能依靠个人的经验和猜测疏导人群，无法对决策所导致的可能结果进行预判，参与汇演的公众安全在潜在威胁下的保障不够。基于对传统手段的

4、缺陷的认识，许多学者投入研究如何对人群的行为进行模拟以辅助处理突发事件。在模拟方案上，以微观尺度为模拟单元的多智能体（Multi-Agent）方案(Kerridge,Hineetal.2001;Batty,Desyllasetal.2003;PelechanoandBadler2006)和元胞自动机（CellularAutomaton）方案(Burstedde,Klaucketal.2001;Yang,Fangetal.2003;Bing,Huilietal.2005;Yamamoto,Kokuboetal.2007)从个体行为入手，通过对每个个体的模拟得到整体的结果；而以宏观

5、尺度直接模拟的流动力学（FlowDynamics）方案(Lovas1994;HelbingandMolnar1995;Helbing,Farkasetal.2000)则着眼于人群整体的统计学表征来模拟。通常认为在以机动车（Vehicle）为主的交通流量模拟上，宏观的动力学方案比较适合，而在以人群为模拟对象的领域，由于人群运动的二维复杂性，从微观个体入手表达个体的行为能够更好的模拟包括紧急疏散行为在内的人群行为(KirchnerandSchadschneider2002)。而多智能体方案在表达更多类型的个体行为较元胞自动机更有优势(OkazakiandMatsushita1993

6、)，同时无需预先设定参数进行迭代(SantosandAguirre2004)。同时多智能体和元胞自动机这两种微观方案的界限也在逐渐模糊，逐渐演化成在二维网格空间上的智能体自动机方案(RonaldandKirley2006)。现有的模型可以对正常状态下的人群运动行为物理特性进行满意的模拟，但是对紧急疏散情况下的非理性行为模拟不够准确。在这些模型中，由于未能将人群个体以及群体的心理影响因素考虑进来，而在紧急状态下，社会心理学的研究指出，人群行为由于受到非理性心理的影响，与常态行为差异较大(Quarantelli1957;RalphH.Turner1957;Smelser1962;K

7、elley,Condryetal.1965)。另一方面，现有的模拟研究人群行为空间是规则的平直格网空间，而非基于真实的空间数据；与平直格网空间相比，现实的空间数据所包含的复杂空间拓扑关系下的包括寻路算法在内的模拟机制迥异而复杂。因此，本文的研究目标为以尖沙咀烟花汇演为案例，在真实空间数据支撑下，采用多智能体方案对紧急疏散中的人群心理因素影响建模从而模拟人群紧急疏散行为过程，为香港警署的管理员预备训练和汇演现场管理提供辅助决策支持。研究方法关于人群行为模型的建立，本文分为历史数据学习和现场调研