Please wait a minute...
文章检索
复杂系统与复杂性科学  2016, Vol. 13 Issue (2): 22-26    DOI: 10.13306/j.1672-3813.2016.02.003
  本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
拥挤系统阻碍物设置的真人行为实验研究
李靖宇1,2, 姜立1, 沈超1,3, 于忱4, 韩战钢1
1.北京师范大学系统科学学院,北京 100875;
2.中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京 100190;
3.国防科学技术大学信息系统与信息管理学院,湖南 410073;
4.北京师范大学水科学研究院,北京 100875
Human Experiments for Optimizing Obstacles Settings in a Crowd System
LI Jingyu1,2, JIANG Li1, SHEN Chao1,3, YU Chen4, HAN Zhangang1
1.School of Systems Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;
2.Institute of Policy and Management, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;
3.College of Information Systems and Management, National University of Denfense Technology, Hunan 410073, China;
4.College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
全文: PDF(844 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 开展真人行为实验,研究拥挤人群疏散行为及阻碍物的优化设置,旨在为提高恐慌下人群疏散效率提供理论支持。观察实验视频,发现拥挤人群疏散所特有的现象,包括距离出口最近处三人挤压即可堵住出口,人群疏散过程呈现出一定的周期波动性等。对比有无阻碍物时人群疏散速度得出,在房间内合理设置阻碍物有利于提高人群疏散效率,并且设置两个阻碍物优于设置一个阻碍物。此外,阻碍物的设置有助于减轻人群在出口处的拥挤程度,使得疏散过程变得更加平稳有序,从而提高了疏散效率。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
李靖宇
姜立
沈超
于忱
韩战钢
关键词 拥挤系统真人行为实验阻碍物设置疏散速度    
Abstract:Based on what the previous studies did before, the researchers carry out human experiments to analyze the process of evacuation and the optimization of obstacles settings, thus providing theoretical support to improve the efficiency of evacuation in a panic situation. The experimental videos provides us peculiar phenomena during the evacuation, for instance, three individuals crowding together can block the exit and the evacuation process seems to be periodically fluctuated. By comparing experiments differentiated by the obstacle settings, the paper concludes that a reasonable placement of obstacles can improve the efficiency of evacuation, and that setting two obstacles is better than one. Furthermore, crowding is partly alleviated by the placement of obstacles, so that the evacuation process could become more stable, more orderly, thereby the efficiency of the evacuation is better.
Key wordscrowd system    human experiments    obstacles settings    evacuation speed
收稿日期: 2014-10-25      出版日期: 2025-02-25
ZTFLH:  N945  
基金资助:国家自然科学基金(61074116,61374165)
通讯作者: 韩战钢(1965-),男,北京人,博士,教授,主要研究方向为多主体系统与演化算法。   
作者简介: 李靖宇(1992-),女,重庆人,硕士研究生,主要研究方向为科技政策和复杂系统。
引用本文:   
李靖宇, 姜立, 沈超, 于忱, 韩战钢. 拥挤系统阻碍物设置的真人行为实验研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2016, 13(2): 22-26.
LI Jingyu, JIANG Li, SHEN Chao, YU Chen, HAN Zhangang. Human Experiments for Optimizing Obstacles Settings in a Crowd System[J]. Complex Systems and Complexity Science, 2016, 13(2): 22-26.
链接本文:  
https://fzkx.qdu.edu.cn/CN/10.13306/j.1672-3813.2016.02.003      或      https://fzkx.qdu.edu.cn/CN/Y2016/V13/I2/22
[1] 孙剑,李克平.行人运动建模及仿真研究综述[J].计算机仿真,2008,12,25(12):12-16.
Sun Jian,Li Keping.A review of pedestrian moedling and simulation[J].Computer Simulation,2008,25,(12):12-16.
[2] Helbing D.A Mathematical model for the behavior of pedestrians[J].Behavioral Science (S0005-7940),1991,36(3):298-310.
[3] Helbing D,Molnar P.Social force model for pedestrian dynamics[J].Physical Review E (S1063-651X),1995,51(4):4282-4286.
[4] Helbing D,Vicsek T.Optimal self-organization[J].New Journal of Physics(S1367-2630),1999, 1(13):1-13, 17.
[5] Helbing D,Farkas I,Vicsek T.Simulating dynamical features of escape panic[J].Nature,2000, 407(6803):487-490.
[6] Escobar R,De La Rosa A.Architectural design for the survival optimization of panicking fleeing victims[J].Advances in Artificial Life,2003:97-106.
[7] Johansson A,Helbing D.Pedestrian flow optimization with a genetic algorithm based on Boolean grids[J].Pedestrian and Evacuation Dynamics 2005,2007:267-272.
[8] Jiang L,Li J,Shen C,et al.Obstacle optimization for panic flow-reducing the tangential momentum increases the escape speed[J].Plos One.2014.
[1] 周斌, 马福祥, 高淑洁, 马秀娟, 李明杰. 超边内部结构对无标度超网络鲁棒性的影响[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2024, 21(3): 1-8.
[2] 廖阳, 孟豪南, 李迎峰, 李思卿. 需求变动视角下虚拟养老服务人员调度研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2024, 21(3): 144-153.
[3] 李军涛, 胡启贤, 刘朋飞, 郭文文. 跨层穿梭车双提升机系统多目标问题优化[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2022, 19(4): 80-90.
[4] 王姗姗, 张纪会. “货到人”拣选系统订单分批优化[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2022, 19(3): 74-80.
[5] 王姗姗, 张纪会. 穿梭车仓储系统复合作业路径优化[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2021, 18(1): 63-72.
[6] 冯倩倩, 周伟刚, 陈仕军. 动态围堵嫌犯模型[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2021, 18(1): 48-52.
[7] 田兴华, 张纪会, 李阳. 基于混沌映射的自适应退火型粒子群算法[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2020, 17(1): 45-54.
[8] 李阳, 田兴华, 张纪会. 基于改进BA网络的遗传算法[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2019, 16(2): 69-76.
[9] 朱萌萌, 宋运忠. 基于勒贝格采样的非线性系统优化控制[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2019, 16(1): 83-93.
[10] 潘园园, 张力, 段玲玲, 段法兵. 离散Hopfield神经网络的手写数字识别研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2018, 15(1): 75-79.
[11] 封学军, 张铖, 蒋柳鹏, 张艳, 蒋鹤. “海上丝绸之路”集装箱航运网络路由策略研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2017, 14(4): 58-65.
[12] 李雪岩, 李雪梅, 李学伟, 赵云, 邱荷婷. 基于动态参照点的多主体有限理性路径选择模型[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2016, 13(2): 27-35.
[13] 方鸿雁, 潘园园, 孙华通, 张立, 段法兵. 耦合神经网络中脉冲信号传输的噪声增强研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2017, 14(2): 59-64.
[14] 李耕, 狄增如, 韩战钢. 集群运动:唯像描述与动力学机制[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2016, 13(2): 1-13.
[15] 王光波, 孙仁诚, 隋毅, 邵峰晶. 卷积神经网络复杂性质与准确率的关系研究[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2021, 18(2): 60-65.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed