本文是一篇決策模擬論文，本文通過引入緩沖空間概念，利用現場觀察法和控制實驗來獲取緩沖空間與行人決策之間的函數關系，然后建立基于緩沖空間的行人行為決策算法，并編制了仿真程序，來模擬行人流場景，驗證了模型的有效性。
1緒論
1.1選題背景
在人類社會生活當中，行人交通作為最基礎的交通方式，在人們日常生活中十分常見。行人交通系統是城市交通系統的重要組成部分，我國25個100萬人口以上的特大城市中，步行在通勤方式上平均占37.2％，大約占總出行量的1／3[1]。截至2021年，中國的城市化率已經超過60%，隨著人口不斷向城市集中，公共場合中密度密集人群出現的頻率大增，安全事件也頻頻出現。公共安全是一個國家、一個社會的基本要求和重要指標，我國中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020年)明確指出：“我國公共安全面臨嚴峻挑戰，對科技提出重大戰略需求”[2]。因此，對于行人交通的研究變得越來越為重要。
城市中行人流動性強、密度大，特別是公共場合，行人擁擠的情況比較常見，嚴重時容易出現交通堵塞、踩踏等問題。例如12·31上海外灘踩踏事件，2014年12月31日23時35分，在上海外灘的跨年夜活動中，行人聚集在外灘陳毅廣場東南角通往黃浦江觀景平臺的人行通道階梯處，有人失去平衡跌倒，導致多人摔倒、疊壓，最終造成了36人死亡和49人受傷的悲劇性踩踏事件[3]；2014年9月6日，云南昆明一小學發生踩踏事故，造成6人死亡，26人受傷[4]。密集人群的安全問題需要引起我們更多的關注，在人員密集的場所，如商場、演出場館、車站等，擁擠踩踏事件時有發生，存在較高的安全隱患。因此，對公共場所內密集人群的風險進行識別、評價和處置等方面的科學研究，可以為今后組織大規模活動時的人員管理提供指導和依據。

決策模擬論文怎么寫

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1.2研究意義
公共安全關系到國家的穩定和發展，與自然災害不同，公共場所密集人群踩踏等安全事故是可以提前避免的。在大型的人群集會中，由于人群行為的隨機性和不確定性，都有可能造成人員傷害甚至財產損失。為了最大限度地降低人口稠密情況下的風險，正確了解大量行人的運動和固有危險至關重要。隨著計算機軟件技術的快速發展，對行人流仿真模擬的技術也逐漸成熟，對于人群比較密集的場所，相關部門可以采用人群疏散仿真模擬技術，從理論上獲取相關地點的人群數量上限，以此為基礎對疏散路徑進行優化和規劃，這對于人口密集地區的公共安全具有重大意義。通過科學的仿真模擬，可以更好地預防和應對可能發生的人群擁擠踩踏事件，保障公眾的安全和利益。本文將通過實驗獲取行人在緊急情況下的行人運動的相關數據，為研究行人疏散相關的行人流研究提供幫助。
近幾十年世界人口增速較快，歐美等發達國家開始對行人流進行研究，涉及多種學科領域的學者進行大量的統計、實驗和模擬。行人流研究的內容也相應的越來越豐富，從普通的行人流基本參數的觀察到大規模人群的管理，從行人流宏觀模型到行人流微觀模型，從正常的行人流規律到緊急情況下的人員疏散，已經形成了一個比較系統的學科，與之相比，我國行人流研究起步較晚，中國作為世界第一人口大國，應該積極學習國外行人流研究的成果和經驗，將其應用到我國行人交通的應用和管理當中。
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2行人行為決策建模技術
2.1行人微觀仿真模型
在針對行人交通問題的研究技術中，基于實驗的研究方法存在一些不可避免的缺點：如開展十分消耗人力和物力，并且緊急情況下的群體運動實驗會有危險及不確定性，實驗采集的數據難以提取分析以及實驗結果不易預見。這主要是由于群體運動的復雜性和不確定性所導致的，而行人流建模能很好的解決這些問題。
行人具有自主意識，在運動時呈現出很高的復雜性，僅僅通過對行人群體的宏觀模擬有時候無法滿足我們的需要。近些年隨著計算機硬件的發展，能夠反映個體行為決策的微觀仿真模型越來越成為行人流仿真的重點。微觀仿真模型不僅能反映行人的微觀行為特征，還能模擬出行人流中的自組織現象，不同的微觀行人流具有不同的特點。微觀行人流中比較常用的有元胞自動機、磁力模型、和社會力模型，本節將簡述這幾種模型的建模理論。
2.1.1元胞自動機
元胞自動機(Cellular Automata  簡稱CA)是一種時間、空間和狀態都離散的模型，與其他模型不同，它的運動不是由一定的數學函數決定，而是通過模型中的最小單元（元胞）之間的相互作用的局部規則來運行的。元胞自動機中的每一個元胞都按照同樣的局部規則進行更新，而整個系統內的元胞之間通過簡單的相互作用來驅動模型的運行。元胞自動機具有很強的運算能力和建模能力，其簡單的規則通常能夠模擬出復雜的動態系統，被廣泛應用于各種物理、化學、生物學等研究中。Blue將其應用到行人交通領域，由于CA模型的規則比較簡單、空間建模和運算能力比較強的特點，被廣泛應用與行人疏散仿真模擬當中[17][38][39][40][41]。
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2.2典型的群體自組織現象
在行人交通領域，對于群體運動過程中的典型特征和規律的研究由來已久，行人流中的各種自組織現象也得到了解釋。行人心理和行為存在著許多個體差異，但是在某些情況下也存在著許多共性，這些共性在一定程度上導致了群體行為的自組織現象。因此，自組織現象是行人流研究中的重要因素。并且對于行人流仿真模型而言，能 模擬出行人流中的自組織現象也是評價模型好壞的重要因素。
自組織現象是指人員沒有通過交通管制，信號燈或特定規則等外部條件計劃規定好、組織好的的模式，而是由于行人之間在時空上復雜的非線性作用的結果。雖然每個行人自身的目標和偏好都不盡相同，但是行人人群的運動是有規律且可以預知的，人員在密度很小的時候才能夠不受限制的移動， 則人員的運動將受到其他人員行為的影響，從而導致某些自組織現象的發生。當前可以觀察到的比較典型的行人自組織現象有自動渠化，瓶頸效應，密度波等，下面將簡述這些自組織現象的發生條件和相關機理并附上實際拍攝到的兩組自組織現象。
2.2.1自動渠化
自動渠化主要發生在兩組相向而行的群體當中，兩組人群的運動方向相反，呈180°。但并不是所有雙向行人流都會發生渠化現象，當人群密度比較小的時候，相向而行的人員可以自由進行行為決策，例如轉向、超越等，不需要考慮與對面方向的行人發生碰撞或者在路徑選擇上的沖突，此時并不會產生渠化。但隨著人員密度的增加，行人的活動空間和行為決策會受到限制，行人與相向而來的行人容易在路徑選擇上發生沖突。所以行人為了防止與其他行人發生碰撞，行人會不斷改變自己的運動速度和路徑，相同方向的行人會選擇跟隨前方行人，保持一致的運動方向進而避免沖突。最后，兩組人群就會自動形成幾組隊列，這就是自動渠化現象。
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3 行為決策實驗與分析 ................................. 25
3.1 行人運動需求空間的研究 ............................ 25
3.2 行人形體模型 ............................. 28
4 行人行為決策模擬方法 ............................. 41
4.1 基于Agent建模方法 ............................ 41
4.1.1 Agent理論 ................................ 41
4.1.2 建模方法 ...................... 43
5 仿真實驗及分析 ............................... 53
5.1 仿真實驗設計 ........................................ 53
5.2 仿真結果分析 ............................. 54
5仿真實驗及分析
5.1仿真實驗設計
仿真程序通過Visual Basic語言進行編寫， Visual Basic是Microsoft公司開發的一種結構化的、模塊化的、面向對象的、包含協助開發環境的事件驅動為機制的可視化程序設計語言。通過Visual Basic2015平臺設計一個雙向行人流場景。雙向行人流是指兩組行人運動方向相反，相向而行的過程，自動渠化是雙向行人流中比較常見的自組織現象。
分別對考慮緩沖空間和不考慮緩沖空間兩種仿真模型進行雙向行人流實驗。因為考慮緩沖空間的仿真模型強調個體感知區域和行為決策的差異化，因此在不考慮緩沖空間的仿真模型中，將行人群體的感知區域都設置為半徑固定為1.0 m、角度為120°的扇形區域，決策距離也固定為1.0 m。在進行雙向行人流的過程仿真實驗時，將人員設置在行人通道中。行人通道為長為 12.5 m，寬 5.0 m的矩形，每個方向各生成25人，排列為 5 行 5 列，一共 50 個行人，兩組人員相向而行。為方便區分，兩邊的行人分別用不同顏色的圓來表示，圓直徑為0.5 m。如下圖所示，該實驗通道內行人與行人前后之間的距離0.1 m、左右之間的距離為 0.8 m。行人速度由算法在相關范圍內隨機分配 ，正常運動狀態下行人速度的取值范圍為 0.8~1.6 m/s ；奔跑狀態下行人速度的取值范圍為2.2~5.4 m/s。

決策模擬論文參考

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6總結與展望
6.1主要工作及結論
本文通過引入緩沖空間概念，利用現場觀察法和控制實驗來獲取緩沖空間與行人決策之間的函數關系，然后建立基于緩沖空間的行人行為決策算法，并編制了仿真程序，來模擬行人流場景，驗證了模型的有效性。
本文研究的主要內容和結論如下：
（1）本文通過相關文獻的研究探討了影響行人行為決策的機理，分析行人運動空間與行為決策的關系，引入緩沖空間的概念，界定行人緩沖空間的具體范圍及緩沖空間函數。
結論：通過研究發現，行人進行減速、轉向等決策與自身周圍的運動空間由很大關系，當這個空間小到一定程度時，行人就會被迫執行其他決策，本文將緩沖空間定義為使行人維持期望速度不做其他行為決策時的最小運動空間。
（2）設計了現場觀測實驗和單線行人運動實驗，實驗對象分別對正常運動狀態下的和奔跑狀態下的行人，從實驗錄像中提取了行人速度與緩沖空間的數據，然后通過對數據的分析建立了緩沖空間與速度的數學函數。
結論：行人緩沖空間與速度基本呈線性關系，在正常運動狀態下，行人緩沖空間與速度關系可以用S=0.88v-0.262和S=0.54v-0.232來表示，行人的緩沖空間的范圍位于兩函數之間；在奔跑狀態下 ，緩沖空間與速度的函數關系為S=0.4v-0.105。正常行走狀態下速度對應的緩沖空間分布更廣，而奔跑狀態下行人不同速度對應的緩沖空間分布比較集中，這可能與實驗中行人左右受約束有關。
參考文獻（略）