一种高铁站人群疏导路线优化方法、系统、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种高铁站人群疏导路线优化方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取高铁站的布局信息，根据布局信息将高铁站场景表示为一个完全图；根据预设筛选条件对完全图中的边进行筛选；根据筛选后的完全图，将高铁站人群疏导设施布局的设计问题，表示为求解多维二值编码向量的优化问题；获取高铁站的历史人流数据，根据历史人流数据和优化问题构建高铁站场景的仿真模型，通过离散竞争粒子群算法对仿真模型进行优化，获得最终的人群疏导路线。本发明专利技术将人群流动引导设施设计抽象简化为一个优化问题来进行求解，且采用竞争粒子群算法进行优化，能更好地对高铁站人群疏导设施布局优化问题进行求解，可广泛应用于系统仿真和智能计算两个领域。智能计算两个领域。智能计算两个领域。

【技术实现步骤摘要】
一种高铁站人群疏导路线优化方法、系统、装置及介质


[0001]本专利技术涉及系统仿真和智能计算两个领域，尤其涉及一种高铁站人群疏导路线优化方法、系统、装置及介质。

技术介绍

[0002]由于高铁的便捷性，越来越多的人选择搭乘高铁来异地交通。然而，每个城市拥有的高铁站一般不多，而且在重点日期会集中很多人的出行需求，所以短时段密集是高铁站一个显著的人群流动特性。在这样的相对封闭性和人员密集性公共场所，极易产生人群恐慌和拥挤踩踏事件。一旦有此类突发事件，则会严重威胁民众的生命安全，且产生巨大的社会不良影响。科学有效地设计高铁站等公共场所的人流引导，能有效降低相应场所的潜在事故不确定性和风险。

技术实现思路

[0003]为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本专利技术的目的在于提供一种高铁站人群疏导路线优化方法、系统、装置及介质。
[0004]本专利技术所采用的技术方案是：
[0005]一种高铁站人群疏导路线优化方法，包括以下步骤：
[0006]获取高铁站的布局信息，根据布局信息将高铁站场景表示为一个完全图；其中，高铁站场景中障碍物体作为完全图的节点，任两个节点之间的边用于表示一条禁止人流通行的围栏；
[0007]根据预设筛选条件对完全图中的边进行筛选，以删除不符合条件的边；
[0008]根据筛选后的完全图，将高铁站人群疏导设施布局的设计问题，表示为基于简单人群仿真评估来求解多维二值编码向量的优化问题；
[0009]获取高铁站的历史人流数据，根据历史人流数据和优化问题构建高铁站场景的仿真模型，通过离散竞争粒子群算法对仿真模型进行优化，获得最终的人群疏导路线。
[0010]进一步地，所述高铁站场景中障碍物体包括闸口、支撑柱、电梯；
[0011]所述根据布局信息将高铁站场景表示为一个完全图，包括：
[0012]根据高铁站场景中障碍物体获得节点集V＝{v1,v2,
…
,v
N
}；
[0013]根据节点集V连接任两个节点，构建获得完全图G＝(V,E)；其中，E代表所述完全图G的边集，边集E中的元素e
ij
表示完全图G中的一条边，代表在节点v
i
和节点v
j
之间的一条围栏；
[0014]对于元素e
ij
有：
[0015]e
ij
∈{(v
i
,v
j
)|i≠j,(v
i
,v
j
)∈V2}。
[0016][0017]进一步地，所述根据预设筛选条件对完全图中的边进行筛选，包括：
[0018]设置边长上限L
max
；将完全图G中长度超过边长上限L
max
的边删除，获得优化后的边
集E：
[0019]E＝{(i,j)|i,j∈V,Distance(v
i
,v
j
)<L
max
}
[0020]式中，Distance(v
i
,v
j
)表示节点v
i
和节点v
j
之间的距离。
[0021]进一步地，所述根据筛选后的完全图，将高铁站人群疏导设施布局的设计问题，简化表示为求解多维二值编码向量的优化问题，包括：
[0022]设|E|＝n，种群中每个个粒子都有一个n维的位置：
[0023]x
i
(t)＝{x
i,1
(t),x
i,2
(t),
…
,x
i,n
(t)}
[0024]x
i
(t)表示n条边各自的障碍物放置情况的一个候选解，x
i
只能取{0,1}，表示第i条边是否可通行的离散二值编码。
[0025]进一步地，所述通过离散竞争粒子群算法对仿真模型进行优化，获得最终的人群疏导路线，包括：
[0026]随机初始化种群粒子位置，种群P(t)包含了m个随机初始化的粒子，t为演化代数索引；
[0027]每个粒子初始化一个n维的速度向量：
[0028]v
i
(t)＝{v
i,1
(t),v
i,2
(t),
…
,v
i,n
(t)}
[0029]以粒子的位置x
i
输入仿真模型，仿真模型给出此候选解的仿真拥挤度，作为每个粒子的适应值f(x
i
)；
[0030]根据适应值f(x
i
)获取最终的人群疏导路线。
[0031]进一步地，对于给定的一种图G中E的取值，通过以下方式求解此时图G的仿真拥挤度C：
[0032][0033]其中，ST为最大仿真时间，NP为地铁站中乘客数量；和分别为仿真中ti时刻乘客ni和nj前进方向的夹角、各自的半径和他们之间的欧拉距离；当较大时，反应了站内乘客比较稀疏，通行顺畅；当较小或者为负时，站内拥挤度较大；λ∈(0,1)是一个控制同质乘客和非同质乘客拥挤度优化比重的超参数，当λ＝1时，拥挤度C只考虑场景内的静态拥挤度(当乘客们距离比较近时，认为高铁站内比较拥挤)；当λ＝0时，拥挤度C考虑拥有不同目的地(前进方向)的乘客(非同质乘客)之间的拥挤度，具有相同前进方向的乘客(同质乘客)之间的拥挤度则被忽略。
[0034]进一步地，所述根据适应值f(x
i
)获取最终的人群疏导路线，包括：
[0035]A1、将种群粒子随机划分为m/2组，在每组的两个粒子之间进行一次适应值f(x
i
)比较，根据比较结果的优劣，将两个粒子分别标记为胜者和败者；其中，m代表种群粒子数；
[0036]A2、将第t代的第k次比较，胜者和败者的位置和速度分别记为x
w,k
(t),x
l,k
(t)和
[0037]依次更新败者的速度：
[0038][0039]再更新败者粒子的位置向量：
[0040][0041][0042]其中，r1(k,t),r2(k,t),r3(k,t)∈[0,1]n
为三个在第t代第k次比较和学习后生成的三个随机向量，是相关粒子的位置平均值，表征了一个粒子当前共识，是控制影响的参数；d是位置的维度索引。
[0043]A3、重新评估所有败者粒子，并更新全局最优解x
gbest
；若演化已达最大评估次数，则执行步骤A4，否则重回步骤A2进入下一轮演化；
[0044]A4、解编码x
gbest
，得到障碍物最优布局，作为最终的人群疏导路线。
[0045]本专利技术所采用的另一技术方案是：
[0046]一种高铁站人群疏导路线优化系统，包括：
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高铁站人群疏导路线优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取高铁站的布局信息，根据布局信息将高铁站场景表示为一个完全图；其中，高铁站场景中障碍物体作为完全图的节点，任两个节点之间的边用于表示一条禁止人流通行的围栏；根据预设筛选条件对完全图中的边进行筛选，以删除不符合条件的边；根据筛选后的完全图，将高铁站人群疏导设施布局的设计问题，表示为求解多维二值编码向量的优化问题；获取高铁站的历史人流数据，根据历史人流数据和优化问题构建高铁站场景的仿真模型，通过离散竞争粒子群算法对仿真模型进行优化，获得最终的人群疏导路线。2.根据权利要求1所述的一种高铁站人群疏导路线优化方法，其特征在于，所述高铁站场景中障碍物体包括闸口、支撑柱、电梯；所述根据布局信息将高铁站场景表示为一个完全图，包括：根据高铁站场景中障碍物体获得节点集V＝{v1，v2，...，v
N
}；根据节点集V连接任两个节点，构建获得完全图G＝(V，E)；其中，E代表所述完全图G的边集，边集E中的元素e
ij
表示完全图G中的一条边，代表在节点v
i
和节点v
j
之间的一条围栏；对于元素e
ij
有：e
ij
∈{(v
i
，v
j
)|i≠j，(v
i
，v
j
)∈V2}。3.根据权利要求2所述的一种高铁站人群疏导路线优化方法，其特征在于，所述根据预设筛选条件对完全图中的边进行筛选，包括：设置边长上限L
max
；将完全图G中长度超过边长上限L
max
的边删除，获得优化后的边集E：E＝{(i，j)|i，j∈V，Distance(v
i
，v
j
)＜L
max
}式中，Distance(v
i
，v
j
)表示节点v
i
和节点v
j
之间的距离。4.根据权利要求1所述的一种高铁站人群疏导路线优化方法，其特征在于，所述根据筛选后的完全图，将高铁站人群疏导设施布局的设计问题，简化表示为求解多维二值编码向量的优化问题，包括：设|E|＝n，种群中每个个粒子都有一个n维的位置：x
i
(t)＝{x
i，1
(t)，x
i，2
(t)，...，x
i，n
(t)}x
i
(t)表示n条边各自的障碍物放置情况的一个候选解，x
i
只能取{0，1}，表示第i条边是否可通行的离散二值编码。5.根据权利要求4所述的一种高铁站人群疏导路线优化方法，其特征在于，所述通过离散竞争粒子群算法对仿真模型进行优化，获得最终的人群疏导路线，包括：随机初始化种群粒子位置，种群P(t)包含了m个随机初始化的粒子，t为演化代数索引；每个粒子初始化一个n维的速度向量：v
i
(t)＝{v
i，1
(t)，v
i，2
(t)，...，v

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟能，欧文杰，龚月姣，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：