《基于人工智能的行人流模拟与仿真》探讨基于元胞自动机、增强学习和智能计算等人工智能方法在行人建模与仿真方面的应用。《基于人工智能的行人流模拟与仿真》共5章，第1章系统讨论行人行为建模和行人仿真；第2章和第3章讨论基于元胞自动机理论的行人流仿真，分别讨论交织区行人流和大型商场行人疏散的问题；第4章讨论基于增强学习的行人流仿真；第5章讨论基于智能计算的行人流模拟。各章分别列出了详尽的参考文献，附录还详细列出了基于元胞自动机的行人流模拟程序。

目录
《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 总论 1
1.1 行人行为 1
1.1.1 正常行为 1
1.1.2 恐慌状态下的行为 2
1.2 行人建模与仿真 2
1.3 行人建模 3
1.3.1 行人动力学宏观特性 3
1.3.2 行人动力学微观特性 5
1.3.3 现有行人模型分类 5
1.3.4 离散选择模型 6
1.3.5 元胞自动机模型 7
1.3.6 排队论模型 9
1.3.7 基于导航的模型 10
1.3.8 流体动力学模型 11
1.3.9 社会力模型 12
1.3.10 基于智能主体的模型 13
1.3.11 基于优化的模型 14
1.3.12 人群的建模 17
1.4 行人仿真 18
1.5 避碰策略 18
1.5.1 行人避碰 18
1.5.2 机器人和行人避碰 19
1.6 疏散 20
1.6.1 疏散标准 20
1.6.2 疏散模型分类 21
1.6.3 疏散模型比较 22
参考文献 25
第2章 基于元胞自动机模型的扩展交织区行人流线分析 33
2.1 交织区 33
2.2 交织区设置方式 34
2.3 基于背景场和行人行走习惯的元胞自动机模型 35
2.3.1 背景场 35
2.3.2 局部运动规则 37
2.3.3 靠右行走倾向 38
2.4 行人流实验及数值仿真 39
2.4.1 单一交织区情形下的行人流仿真 39
2.4.2 扩展交织区情形下的行人流仿真 40
2.4.3 单一交织区与扩展交织区的比较 42
2.4.4 两个瓶颈间隔的影响 44
2.5 结论 45
参考文献 45
第3章 基于元胞自动机和事件驱动模型的商场疏散仿真 48
3.1 简介 48
3.2 行人疏散相关研究 49
3.3 仿真模型 50
3.3.1 仿真方法概述 50
3.3.2 仿真场景 50
3.3.3 系统事件 52
3.3.4 模型表达 53
3.3.5 移动模式 55
3.4 背景场的形成 56
3.4.1 静态背景场 56
3.4.2 动态背景场 59
3.4.3 局部运动规则 60
3.5 仿真结果 61
3.5.1 仿真算法流程图 61
3.5.2 购物场景 62
3.5.3 顾客流量变化 62
3.5.4 顾客购物时间分布图 63
3.5.5 紧急疏散场景 64
3.5.6 疏散时间及出口宽度的影响 64
3.5.7 疏散时间及人数的关系 65
3.5.8 多出口场景 65
3.6 结论 67
参考文献 68
第4章 基于增强学习的行人流仿真 72
4.1 增强学习要素 72
4.2 Agent-环境接口 73
4.3 目标设置和如何达到目标 74
4.4 马尔可夫决策过程 74
4.5 值函数 75
4.6 增强学习在行人流仿真中的应用 77
参考文献 78
第5章 基于智能计算的行人流模拟 80
5.1 粒子群优化 80
5.1.1 粒子群算法起源 80
5.1.2 粒子群算法基本思想 81
5.1.3 粒子群算法流程 82
5.2 基于粒子群优化的行人流模拟 82
5.2.1 利用粒子群控制计算机图形学巾的行人移动 82
5.2.2 基于粒子群算法预测行人疏散时间 84
参考文献 87
附录 89

　　《基于人工智能的行人流模拟与仿真》：
　　第1章 总论
　　行人行为及行人动力学的建模与仿真有必然的联系，但是，其兴趣点不同。行人建模专注于调整模型，以便模型反映出由实际行人研究中收集的数据；行人仿真的主要目的是重现行人的自然行为。尤其随着计算机图形学的发展，尽管两者存在不同，但是经常同时出现。在验证行人模型时，可以使用具有物理学定律和特定需求的虚拟环境。在这种真实环境中可以检查行人模型是否真实地生成了实际行人移动的特性。另外，城市环境仿真需要对城市中的行人进行建模，以便使其更具有真实性。近年来，随着新一代视频游戏和计算机图形学在工业界的广泛应用，行人建模和行人仿真的需求越来越广泛。
　　被仿真的行人需要具有自治性和对场景的感知性。仿真模型不仅需要具有再现行人移动的能力，还需要具有反映行人心理活动的能力，如决策和意识等。
　　本章讨论行人建模和行人仿真的主要方法。
　　1.1 行人行为
　　尽管人类行为非常复杂，但通过行走方式可以观察到行人行走表现出的基本模式。
　　1.1.1 正常行为
　　基于对行人行走的观察，可以得到如下结论。
　　(1) 行人对绕道(taking detour)或向相反方向行走(moving opposite)具有很强的反感，即使直接路线(direct route)人群拥挤。行人通常选择能够尽快到达下一目的地的多边形路线(polygon route)。如果可选的路线有多条，则行人会倾向于能够尽量直线行走的那一条路线。这一基本原则称为最小力原则(least effort principle)，也就是说，行人倾向于在付出尽可能少的能量下尽快到达目的地。
　　(2) 行人倾向于按照自己的期望速度(individual desired speed)行走，以便既能准时到达目的地，又不至于走得过快，也就是采用使自己更舒适的方式，尽量减少能量消耗(least energy consuming)。人群的这个期望速度(desired speed within pedestrian crowds)的分布属于均值为1.34m/s、方差为0.26(m/s)2的高斯分布。
　　(3) 行人与其他行人和边界（街道、墙和障碍物等）保持一定距离，可以称之为个人舒适区域(personal comfort zone)。这一距离随着行人密度的增加而下降。例如，在站台、大厅、广场和海滩等场所，行人通常比较均匀地分布于可利用区域。行人密度(density of pedestrians)在特定小的区域会增加。例如，互相认识的人会形成小的组(group)，组的规模(group size)服从泊松分布(Possion distribution)。
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