基于数字地球科学平台的智能人群行为模拟研究

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1、国中国科学院大学硕士学位论文作者姓名：扬蓝王指导教师：洹涠孟班宣虽虫冒丑堂医薹盛兰邀主地基班盔臣学位类别：工程亟±学科专业：电王与通信王程培养单位：主目型主陆堑盛宣堑主地基甄盎臣—一二零一三年五月CrowdBehaviorSimulationBasedOnForthedegreeofMasterofElectronicsandCommunicationEngineeringDirectedbyxi蛆gtaoFanInsUtuteofRemoteSensingandD蜘IEarth，ChineseMay,2013学位论文原创性声明本人郑重声明：

2、所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。作者签名：蚕纫料身日期：加房年j月7日学位论文使用授权说明本人完全了解培养单位关于收集、保存、使用学位论文的规定，即：按照培养单位要求提交学位论文的印刷本和电子版本；培养单位有权保存学位论文的印刷本和电子版本，并提供目录检索与阅览服务；培养单位可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文：在不以赢利

3、为目的的前提下，培养单位可以公布论文的部分或全部内容。(保密论文在解密后遵守此规定)储签名．杨林彳导师躲·矽缈f和期：矽哆年上月冲日致谢衷心感谢以下单位部门对本文的帮助和支持：1、中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球理论与系统研究室2、北卡罗来纳大学教堂山分校GAMMA研究组杨林平2013年5月摘要随着数字地球技术和计算机技术的发展，面向数字地球的大型地理信息平台的应用需求逐年升温，其中基于数字地球的微观时序动态信息表达与模拟尤为突出，而人群动态行为模拟就是典型之一。迄今为止，人群行为仿真表达主要存在两大难点：一是当前计算机硬件发展和人群模

4、拟算法均未达到最优化程度，让人群行为模拟具有规模上的瓶颈，很难模拟万人甚至百万级别的规模：二是当前仿真算法，参数过于单一，很难表达群体中个体的行为差异及心理特征。因此，大规模人群行为多态性仿真表达就成为了一个研究焦点。与此同时，面向数字地球的微观大规模人群行为研究更是意义重大，它不仅在宏观上能为全球任何地理区域提供一体化的仿真方案，更能在微观上使数字地球在灾害疏散、智能交通、重大活动组织、建筑设计等领域发挥应用价值。本文在收集和分析群体行为模拟典型算法基础之上，完成了以下研究工作t一、提出了Agent人群行为建模算法流程。在分析典型人群行为仿

5、真算法基础之上，采用当前主流的基于Agent方法来实现本文的人群行为建模。结合人工智能知识，论文将Agent行为模型分为行为感知系统、行为分析系统和行为执行系统，并以划分层次模型的方式建立了完整人群行为仿真框架，结合Agent模型三大系统的特点，提出了各子系统的建模算法流程。二、实现了基于数字地球科学平台的智能人群行为模拟算法和框架。通过对标准二维互惠式速度障碍智能逼碰算法地分析，去掉了一些不必要计算因子。在不影响算法智能逼碰的前提下，从Agent个体空间地理位置、空间方位和行为多态性三个方面对标准算法进行了优化，解决了标准二维互惠式速度障碍

6、算法缺乏真三维、全角度、高仿真的特性问题，并以数字地球科学平台为技术平台，最终实现了基于数字地球科学平台的智能人群行为模拟算法和模拟过程。三、分析了特定仿真环境下通道因素与通行时间之间的关系。论文从两个角度来验证和拓展了仿真算法。一方面以动态安全通道宽度疏散场景为实验，模拟典型人群仿真算法场景，分析了基于数字地球科学平台的智能人群行为模拟算法的仿真度和可靠性，并为出入通道设计提供了参考数据；另一方面，结合“重大活动安全信息模拟系统”课题，模拟人民大会堂人员参会行为，在不同安全级别情形下，分析了开设通道数量与人员进入会场的时间关系，为党和国家重

7、大活动的组织管理提供科学参考数据与技术模拟平台。关键词：数字地球科学平台，Agent，互惠式速度障碍算法，重大活动lAbstractWiththefastdevelopmentinthefieldofDigitalEarthandcomputertechnology,thedemandforlarge—scalegeographicalinformationplatformapplicationsusingDigitalEarthtechnologyisincreasingyearbyyear．Inparticular,dynamicinfo

8、rmationexpressionformicrotimesequenceisapopularapplicationarea，andthedynamiccrowdb