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Final-Year-Project-master.zip_AnyLogic人群疏散_simulation_github_疏散模型_anylogic

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简介：
这是一个使用AnyLogic软件开发的最终年项目，专注于创建和模拟人群在紧急情况下的疏散行为。该项目旨在优化安全出口设计及提高人员疏散效率。所有代码及相关文件可在GitHub上的Final-Year-Project-master.zip中获取。 在AnyLogic中实现人群疏散的模拟以完成结果获取。

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  • Final-Year-Project-master.zip_AnyLogic人群疏散_simulation_github_疏散模型_anylogic
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    这是一个使用AnyLogic软件开发的最终年项目，专注于创建和模拟人群在紧急情况下的疏散行为。该项目旨在优化安全出口设计及提高人员疏散效率。所有代码及相关文件可在GitHub上的Final-Year-Project-master.zip中获取。 在AnyLogic中实现人群疏散的模拟以完成结果获取。
     
  • 人群疏散模型
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    人群疏散模型是一种用于模拟和分析紧急情况下人群行为及流动性的数学或计算机模型。这类模型帮助设计师、城市规划者以及安全专家优化建筑布局与出口设计，以减少伤亡风险并提高救援效率，在火灾、地震等灾难中尤为重要。 基于NetLogo的人员疏散模型源代码提供了一种模拟人群在紧急情况下如何从建筑物或其他封闭空间安全撤离的方法。该模型可以帮助研究人员、设计师以及应急管理人员更好地理解不同条件下的人群行为，从而优化建筑布局或制定更有效的疏散策略。 重写时没有包含原文中可能存在的具体联系方式和网址信息。
     
  • 人员疏散模拟模型.zip
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    本资源为“人员疏散模拟模型”，包含基于计算机科学的复杂环境下的人员疏散算法和仿真模型，旨在提高紧急情况下的安全疏散效率。适用于城市规划、建筑设计等领域研究与应用。 这是一款基于NetLogo的人员疏散模型源代码资源，已经亲测可用，并且效果不错。推荐大家下载使用！编写这些内容确实需要花费不少时间和精力，请大家珍惜并合理利用这份资源。
     
  • 人流疏散模型的MATLAB代码-MSSSM项目: 疏散瓶颈研究
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    本项目致力于开发基于MATLAB的人流疏散模拟系统MSSSM，专注于分析和优化在紧急情况下的疏散效率与安全性，特别关注于瓶颈问题的研究。 人流疏散模型MATLAB代码（版本：MATLAB 2017秋季） 研究计划组名：LQS 团体参与者姓名： - Lefkopoulos Vasileios - 齐帅新 - Signer Matteo 项目名称：疏散过程中社会力量模型的决策 总体介绍： 在疏散程序场景中对疏散过程进行建模和模拟是一个经过充分研究的问题。通过这种方式，可以优化现实生活中的各种参数以提高疏散效率，并减少人员伤亡的可能性。 该模型如文献[1]所提出的，利用了社会力模型来捕捉人群动态特性。进一步的研究工作（参考文献[2]）在此基础上增加了代理人的决策能力。随后，在文献[3]中对该模型进行了适应现实场景的修改和调整。 本项目使用的模型基于文献[3]中的框架，并在必要时根据文献[1]和文献[2]的内容进行了一些改动或补充，这些内容未被纳入到文献[3]之中。此外，我们的代码还借鉴了之前MSSSM组（参考文献[4]）的框架与代码。 我们模型的主要变量包括： - 代理人的恐慌程度 - 代理人的情绪兴奋因素 通过调整上述参数，我们将模拟人群在疏散过程中的行为和动态变化情况。 基本问题： 如何在疏散过程中，根据所需的速度来影响决策？
     
  • 人流疏散模型的MATLAB代码-Crowd-Behavior:人群行为
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    本项目提供了一套基于MATLAB的人流疏散模拟代码，旨在研究和分析紧急情况下人群的行为模式及其对疏散效率的影响。通过Crowd-Behavior模型，用户能够探索不同的疏散策略并评估其效果。 本报告旨在分析几种简单的人群行为模型，以探讨在特定条件下一群人如何从建筑物中撤离的机制。通过模拟实验发现： 1. 较大的个体反应时间差异可以抵消较高的平均反应时间。 2. 当逆向人群移动的比例不超过一定阈值时，这种策略能够加快疏散速度。 报告内容包括以下几部分： - 随机逃逸模型实现 - 自适应逃逸模型实现 - 最短距离逃生路径模型实施 - 结合随机React时间和逆流机制的最短距离逃生模型实现 - 固定React时间与逆向人群移动相结合的最短距离逃生策略实施 此外，报告还介绍了其他相关的人群疏散行为建模方法，并提供了可视化所需的依赖信息。所有代码均使用MATLAB R2014b编写。 以上是对原文内容的主要概括和改写，保留了核心观点和技术细节描述，去除了不必要的链接和其他联系方式等非必要元素。
     
  • 社会力模型和社会力疏散_Social force model和社会力疏散_social_Social-force-model_疏散.zip
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    该资源包含使用社会力模型进行人群疏散模拟的相关资料和代码，适用于研究人员及学生学习与实验，帮助理解复杂环境下的行人行为模式。 Social force model, also known as the social force evacuation model, focuses on simulating pedestrian movement and behavior in various scenarios. This model takes into account factors such as individual intentions, physical forces between individuals, and interactions with the environment to predict crowd dynamics effectively. The term social_Social-force-model_疏散 suggests a focus on applications related to evacuation planning and safety measures for managing crowds during emergencies or large gatherings.
     
  • 社会力模型和社会力疏散_Social force model和social force疏散
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    社会力模型和社会力疏散介绍了一种模拟人类在紧急情况下的行为模式的理论框架——社会力模型（Social Force Model），探讨了其原理及其在人群疏散中的应用。 模拟行人从房间疏散的过程采用社会力模型作为基本原理。
     
  • 人员疏散STEP软件
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    人员疏散STEP软件是一款专业的应急疏散模拟工具，能够高效地规划和评估建筑物内的人群疏散方案，确保安全出口的有效利用与紧急情况下的快速撤离。 人员疏散仿真软件能够进行数值模拟，并可导入FDS计算结果。该软件更为直观，便于分析。
     
  • 卢浮宫博物馆的人员疏散模型
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    本研究构建了针对法国卢浮宫博物馆的人流量分析与紧急情况下的安全疏散模型，旨在优化游客参观体验的同时确保其在突发状况下的生命安全。通过模拟不同场景下的人群行为和流动模式，该模型为博物馆提供了有效的人员管理和应急响应策略建议。 2019年美赛D题采用了元胞自动机来模拟卢浮宫博物馆的人员疏散问题，并使用了k-means聚类算法识别人群拥挤中心。附录中提供了相关代码。
     
  • 2019年美赛D题人员疏散模拟模型
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    本项目针对2019年美国数学建模竞赛D题，设计了一套高效的人员疏散模拟模型。该模型综合考虑了不同场景下的人员行为模式和建筑结构特征，旨在优化紧急情况下的撤离策略，保障人群安全。 【标题】2019年美国大学生数学建模竞赛（MCMICM）D题：人员疏散模型模拟 在2019年的美国大学生数学建模竞赛中，D题聚焦于一个实际问题——构建能够预测并优化大规模公共场所如博物馆在紧急情况下的疏散策略的数学模型。该题目挑战参赛者通过数学应用能力、团队合作和创新思维来解决复杂的人员疏散问题。 【描述】 本题目的核心在于利用数学建模技术解决卢浮宫等大型公共建筑中的人员疏散难题，考虑多种因素包括人员行为、空间布局以及安全出口的数量与位置，并创建一个能够有效评估和优化疏散效率的模型。参赛者需深入分析紧急情况下的复杂挑战并提出切实可行的解决方案。 【标签】 1. **美赛**：美国大学生数学建模比赛，每年举办一次，分为MCM（Mathematical Contest in Modeling）和ICM（Interdisciplinary Contest in Modeling）两个部分。 2. **数学建模**：通过构建模型解决实际问题的过程，涉及概率统计、微积分、图论等多个领域。 3. **数学**：为建立模型提供理论工具的基础科学，包括线性代数、微分方程和优化理论等。 【内容详细说明】 1. **人员行为模拟**：考虑个人速度、行动路线选择及对环境的反应时间等因素。可以采用随机行走模型或基于代理的方法来描述人们的疏散过程。 2. **环境与空间建模**：精确描绘卢浮宫建筑结构，包括展厅布局和出口位置等，并量化每个区域的能力及其连接性。 3. **安全出口设计优化**：研究不同数量及位置的安全出口对撤离速度的影响。可能需要用到网络流理论进行优化分析。 4. **人群动态模拟**：通过模型预测人流密集程度与流动状态，评估拥堵、恐慌等情况的发生条件及其影响疏散效率的机制。 5. **风险评估**：根据构建的数学模型预测火灾或地震等紧急情况下的潜在危险，并评价不同疏散策略的安全性。 6. **优化算法应用**：使用遗传算法和粒子群优化方法寻找最优撤离方案，以减少撤离时间和可能发生的事故损失。 7. **实证研究与验证**：通过对比历史数据进行模型的准确性测试或实地模拟来证明其实用性。 参赛者需要构建一个全面且实用的疏散模型，在理论严谨性的同时注重实际问题解决能力。团队协作和创新思维是成功的关键因素，因为这些将直接影响到最终解决方案的有效性和影响力。