利用救援引导员最小化复杂建筑内人群疏散时间

在紧急情况下，若无有效的疏散方案，复杂建筑内大量人群的疏散可能变得缓慢甚至危险。使用引导人群离开建筑的救援引导员可提升疏散效率。一个重要问题是如何选择这些引导员的数量、位置及出口分配，以最小化人群疏散时间。在此，我们将疏散人群建模为具有社会力模型及引导员与其跟随者间简单交互规则的多智能体系统。我们将利用救援引导员最小化疏散时间的问题表述为一个随机控制问题。随后，我们采用结合数值模拟与遗传算法（genetic algorithm, GA）的流程求解该问题。GA 迭代搜索最优疏散方案，而数值模拟评估各方案的疏散时间。我们将该流程应用于一个测试用例及某虚构会议建筑的疏散。该流程能够在单一但复杂的优化中求解引导员数量、其初始位置及出口分配。所得结果表明，该流程收敛于最优疏散方案，可最小化疏散时间并缓解拥堵及智能体运动随机偏差的影响。