本公开提供了一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预的方法，所述方法通过自适应地调整人工干预强度来最大化干预收益，首先，通过建立基于随机事件的情绪感染模型，来分析人群情绪感染的过程，用事件发生强度来量化人群各个时刻的感染趋势和恢复趋势，据此可以投入有针对性的人工干预；其次，为了能准确的量化投入的人工干预，提出了一种基于霍克斯过程的干预模型，该模型可以根据人群事件发生强度的变化自适应地调整干预强度，并实时调控感染率和恢复率控制情绪感染；最后，为了兼顾成本和收益，投入最优的干预强度，本公开将其转化为一个最大收益率问题，并使用人工蜂群优化干预情绪感染情算法求得最优解。染情算法求得最优解。染情算法求得最优解。
【技术实现步骤摘要】
一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法及系统
[0001]本公开涉及人群情绪干预分析
，特别是涉及一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法及系统。
技术介绍
[0002]本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
[0003]在面临突发状况时，人群会产生焦虑、恐慌等负面情绪，这些情绪会在人群中蔓延并且会让人行动慌张失去理性，如果不加以控制，将会产生很严重的后果。针对情绪干预的研究也越来越受到研究者们的关注。
[0004]专利技术人发现现有技术中存在以下技术问题：
[0005]目前原有的情绪建模方法中，包括微观情绪建模和宏观情绪建模；其中，微观的情绪感染模型是描述情绪传递的细节，它虽然能够清晰地描述个体由无情绪到有情绪的过程，擅长描述人与人情感交互的细节，但是，基于微观的干预措施受到模型的限制无法根据实时的人群感染情况调节情绪干预力度，并保证资源的合理配置；当前情绪的宏观动力学模型都是确定性的模型，即使用了平均场的理论，该理论会忽略上述的影响因素，把人群视作同构个体，该理论通过构建微分方程以平均感染效果替代单个感染效果的加和，感染者是以确定性的公式演化发展，因此这个过程无法描述人群因异构性带来的随机性，并且基于宏观的感染模型也没有考虑直接对感染率和恢复率调控。
技术实现思路
[0006]本公开为了解决上述问题，提供了一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法及系统；所述方案通过建立基于随机事件的情绪感染模型，用事件发生强度来量化人群各个时刻的感染趋势和恢复趋势，进而投入有针对性的人工干预进行控制；并且，提出基于霍克斯过程的干预模型，用于根据人群事件发生强度的变化自适应地调整干预强度，并实时调控感染率和恢复率控制情绪感染；最后，基于人工蜂群优化干预情绪感染情算法兼顾了成本和收益，通过优化求解，在人群疏散中投入最优的干预强度，避免了因恐慌情绪造成的严重后果。
[0007]根据本公开实施例的第一方面，提供了一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法，包括以下步骤：
[0008]构建基于随机事件的情绪感染模型，根据事件发生强度对人群情绪感染的过程进行量化；
[0009]构建基于霍克斯过程的干预模型，通过所述干预模型根据人群事件发生强度的变化自适应地调整干预强度；
[0010]构建恐慌情绪优化的成本目标函数，并使用人工蜂群最优干预情绪感染算法求解最优干预强度，根据当前个体的无碰撞速度，进行人群疏散仿真运动。
[0011]进一步的，所述构建基于随机事件的情绪感染模型，包括：
[0012]构建所述情绪感染模型的感染事件发生强度和恢复事件发生强度；
[0013]由所述的感染事件发生强度和恢复事件发生强度得到状态转移概率；
[0014]构建人群状态转移矩阵，计算各个时刻的人群状态；
[0015]由此可以根据所述状态转移矩阵得到场景中情绪感染者状态的情绪感染模型，根据所述情绪感染模型可以获取场景中情绪感染者状态的变化情况。
[0016]进一步的，所述构建基于霍克斯过程的干预模型，包括：
[0017]首先，提出一种针对情绪感染的干预措施，所述干预策略分为两部分，第一部分是减小感染者的感染能力，从而降低人群中的感染率，第二部分是加入人工治疗，帮助受到情绪感染的人尽快冷静下来，提高人群的恢复率；同时，分别表示两种控制策略的强度，对于两种控制强度使用点过程来进行建模，并且选用霍克斯过程对所述两种控制强度进行建模。
[0018]进一步的，所述恐慌情绪优化成本目标函数如下所示：
[0019]C(t)＝ηf
s
(t)+σf
r
(t)
[0020]其中，C(t)表示在t时刻采取两种控制措施产生的代价，f
s
(t)和f
r
(t)分别表示在t时刻人为施加的隔离强度和治愈强度，η表示隔离单位个体的成本，σ表示治愈单位个体的成本；
[0021]所述最优化控制的策略是尽可能最大化收益最小化成本，因此，需要定义一个收益率来衡量优化效果，所述收益率形式如下所示：
[0022][0023]其中，E(t)表示在t时刻的收益率，I(t)表示在t时刻情绪感染者的数量，I
*
(t)表示经过干预后情绪感染者在t时刻的数量；
[0024]通过求解干预强度的最优参数，使干预强度达到最优，从而使收益率达到最大。
[0025]进一步的，所述方法通过人工蜂群最优干预情绪感染算法进行优化求解，其求解过程包括：初始阶段，确定种群数、最大迭代数控制参数，并且在初始空间随机生成候选解，将所述候选解带入目标函数计算候选解的适应度值，并记录最大适应值对应的候选解；
[0026]搜索阶段，引领蜂在已知解的附近寻找新的解，并将其记录下来，计算它的适应度值，若新解的适应度值优于旧解，则引领蜂记住新解忘记旧解，反之，保留旧解，在所有引领蜂完成搜寻过程之后，引领蜂会将解信息与跟随蜂分享，跟随蜂计算每个解的选择概率进行选择，
[0027]当迭代次数达到最大值时，算法停止获得最优的干预强度参数。
[0028]根据本公开实施例的第二个方面，本公开提供了一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真系统，所述系统包括：
[0029]数据采集模块，其用于获取人群疏散过程数据，确定事件发生强度；
[0030]模型构建模块，其用于构建基于构建基于随机事件的情绪感染模型，根据事件发生强度对人群情绪感染的过程进行量化；构建基于霍克斯过程的干预模型，通过所述干预模型根据人群事件发生强度的变化自适应地调整干预强度；
[0031]优化求解模块，其用于构建恐慌情绪优化的成本目标函数，并使用人工蜂群最优干预情绪感染算法求解最优干预强度，根据当前个体的无碰撞速度，进行人群疏散仿真运
动。
[0032]根据本公开实施例的第三个方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，执行上述的一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法。
[0033]根据本公开实施例的第四个方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述的一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法。
[0034]与现有技术相比，本公开的有益效果是：
[0035](1)本公开所述方案构建了基于随机事件的情绪感染模型，用事件发生强度来量化人群各个时刻的感染趋势和恢复趋势，据此，可以投入有针对性的人工干预进行控制；
[0036](2)为了能准确的量化投入的人工干预，本公开所述方案构建了提出了一种基于霍克斯过程的干预模型，利用随机点过程—霍克斯过程对干预强度进行建模，模型分为两条措施，分别通过减小人群的感染率和增大人群的治愈率来控制情绪感染；该模型可以根据人群事件发生强度的变化自适应地调整干预强度，并本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法，其特征在于，包括：构建基于随机事件的情绪感染模型，通过事件发生强度对人群情绪感染的过程进行量化；构建基于霍克斯过程的干预模型，通过所述干预模型根据人群事件发生强度的变化自适应地调整干预强度；构建恐慌情绪优化的成本目标函数，并使用人工蜂群最优干预情绪感染算法求解最优干预强度，根据当前个体的无碰撞速度，进行人群疏散仿真运动。2.如权利要求1所述的一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法，其特征在于，所述构建基于随机事件的情绪感染模型，包括：构建所述情绪感染模型的感染事件发生强度和恢复事件发生强度；由所述的感染事件发生强度和恢复事件发生强度得到状态转移概率；构建人群状态转移矩阵，计算各个时刻的人群状态；由此可以根据所述状态转移矩阵得到场景中情绪感染者状态的情绪感染模型，根据所述情绪感染模型可以获取场景中情绪感染者状态的变化情况。3.如权利要求1所述的一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法，其特征在于，所述构建基于霍克斯过程的干预模型，包括：首先，提出一种针对情绪感染的干预措施，所述干预策略分为两部分，第一部分是减小感染者的感染能力，从而降低人群中的感染率，第二部分是加入人工治疗，帮助受到情绪感染的人尽快冷静下来，提高人群的恢复率；同时，分别表示两种控制策略的强度，对于两种控制强度使用点过程来进行建模，并且选用霍克斯过程对所述两种控制强度进行建模。4.如权利要求1所述的一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法，其特征在于，所述恐慌情绪优化的成本目标函数如下所示：C(t)＝ηf
s
(t)+σf
r
(t)其中，C(t)表示在t时刻采取两种控制措施产生的代价，f
s
(t)和f
r
(t)分别表示在t时刻人为施加的隔离强度和治愈强度，η表示隔离单位个体的成本，σ表示治愈单位个体的成本；所述最优化控制的策略是尽可能最大化收益最小化成本，因此，需要定义一个收益率来衡量优化效果，所述收益率形式如下所示：其中，E(t)表示在t时刻的收益率，I(t)表示在t时刻情绪感染者的数量，I
*
(t)表示；表示经过干预后情绪感染者在t时刻的数量；通过求解干预强度的最优参数，使干预强度达到最优，从而使收益率达到最大。5.如权利要求1所述的一种人群疏散中恐慌情绪的最优化干预仿真方法，其特征在于，所述方法通过人工蜂群最优干预情绪感染算法进行优化求解，其求解过程包括：初始阶段，确定种群数、最大迭代...
【专利技术属性】
技术研发人员：张桂娟，石业鹏，陆佃杰，吕蕾，刘弘，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：
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