發(fā)布時間：2024-10-03 00:00

　　 在人員疏散中,撤離者之間的沖突行為復雜且對疏散的速率影響較大,為了模擬此過程,提出了一種將博弈論與元胞自動機相結合的模型。在該模型中設置了兩種策略的人(叛逃者和合作者),并引入恐慌指數(shù)和慣性系數(shù)兩個重要參數(shù),來描述疏散過程中撤離者的恐慌和保持原策略的能力;每一次沖突即是一次博弈,發(fā)生沖突的撤離者之間通過收益矩陣來確定成功者;并且在博弈完成時采用費米函數(shù)進行策略更新。模型再現(xiàn)了"出口拱形"和"快即是慢"現(xiàn)象;同時發(fā)現(xiàn)在相同的恐慌下,叛逃者與合作者的比率總是傾向于一致狀態(tài)。這些自組織現(xiàn)象支持了模型的正確性。該項工作也有助于理解慣性因素對于合作行為產(chǎn)生與存續(xù)的影響。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖3不同時間的疏散情形

圖3是人員疏散過程的一些快照，從圖中可以看出，在人群中更加密集的地方，由于擁擠會產(chǎn)生更多的叛逃者，同時叛逃者會成塊出現(xiàn)，叛逃者“侵入”合作者的現(xiàn)象很明顯，這反應了合作者對于叛逃者在沖突博弈中的高收益行為進行學習的過程，也說明了恐慌情緒是會傳染的。由行人運動的堵塞問題引起的拱形現(xiàn)象....

圖4慣性系數(shù)等于零時人的演化過程

通過將慣性τ引入費米更新規(guī)則來研究慣性對人員疏散中合作演化的影響。發(fā)現(xiàn)慣性確實會影響系統(tǒng)的協(xié)作水平。并且對于人員疏散這個系統(tǒng)來說，不同的緊急事件可能會導致不同的初始合作者的比例，而對于不同的初始比例存在可以引起高協(xié)作頻率的最佳慣性τ。當初始的叛逃者頻率比較大時如在ND=400或者....

圖5慣性系數(shù)不為零對人群演化的影響

圖4慣性系數(shù)等于零時人的演化過程從計算機的運算復雜度來說，本文的模型除了在每一個時間步都需要和傳統(tǒng)模型一樣計算動態(tài)場和靜態(tài)弈計算收益確定沖突的勝利者，并且要進行策略更新，而傳統(tǒng)的模型在處理人的沖突過程只使用了一個隨機數(shù)來決定誰可以在競爭中進入目標地點，因此本文的模型要比傳統(tǒng)的模型....

2.000圖1模擬房間的靜態(tài)場

其中，Sij和Dij是網(wǎng)格(i,j)中靜態(tài)場和動態(tài)場的值，動態(tài)場Dij表示行人留下的虛擬軌跡。每當行人離開網(wǎng)格(i,j)時，(i,j)中的Dij值增加1，動態(tài)場反映了人們的從眾心理。反過來，靜態(tài)場Sij的值不會隨著時間改變，其值反映了網(wǎng)格到門口的距離，取決于房間的幾何形狀。有幾種....

本文編號：4006510