近年来,随着生活水平的提高,公共场所人群聚集活动日益增加,导致拥挤事故频发,造成的损失也越来越大。据统计,2000年至今,我国发生了约80多起有记录可查的公共场所踩踏事件,共造成近4000人死亡,8000人受伤。如何在突发事件发生前提供科学的管理对策,在突发事件发生后提高应急管理水平,成为行人流研究领域的热点,得到了广泛的关注。只有对密集行人流拥挤踩踏事故的形成机理进行深入探究,才能有效防范和应对拥挤踩踏事故,这也是本文的研究基础。然而,由于行人的决策过程受主观作用影响,表现得极为复杂,加上疏散环境的动态多变性,突发事件的不可预测性等,导致目前行人流应急管理领域的研究成果一直较少。拥挤事故大多是突发性的,其不可复现性使得研究者很难获得实际数据。作为研究复杂系统的重要手段,计算机仿真已经成为目前行人流研究最主流的方法。本研究采用多智能体仿真与建模的思路,结合贝叶斯纳什均衡,建立了行人流多智能体仿真模型,其中,多智能体系统用来模拟行人的移动以及行人之间的交互,贝叶斯纳什均衡用来对行人的决策流程进行建模分析。围绕该模型,本文对多场景下的行人流进行了仿真研究,并根据仿真结果,分别针对突发事件前密集行人流的管理,以及突发事件后行人的安全疏散提出了相应的建议。本文的主要工作有:(1)基于多智能体的行人流仿真建模研究。本研究采用基于智能体的建模与仿真方法对公共场所内的密集行人流进行仿真建模。与当前的行人流仿真建模方法不同——流体动力学模型等宏观模型中行人完全同质,格子气模型以及元胞自动机模型等微观模型中行人部分同质——本研究采用多智能体建模实现了行人的完全异质,从而实现更为精确的仿真,使得研究结论更加贴近真实。模型结合行人的实际步幅以及速度定义单元格边长、仿真时间步长;允许多人在同一个单元格,同时规定行人获得的效用随单元格中人数的增加而降低;引入贝叶斯纳什均衡,深入分析行人的决策流程;制定行人Agent交互规则,以及冲突处理规则。模型建立完成之后,利用行人流的自组织现象以及一些实验数据与真实数据的对比,来分析、验证模型的可用性。基于验证过的行人流仿真模型,本文在多场景下进行仿真实验,总结行人运动规律,从而为行人流管理提供参考。(2)密集行人流仿真研究。本文通过定义行人Agent的微观行为规则,建立起了行人流仿真模型;通过观察模型运行过程中涌现出的实验现象,来研究行人流宏观现象与微观行为之间的联系;通过对不同场景下的密集行人流进行仿真,来研究安全行人流率与行人过道宽度之间的定量关系,以尽早发现拥挤踩踏事故的端倪,提醒应急管理部门以及管理者及时采取相应措施,从而使人群维持在安全状态,有效地预控拥挤踩踏事件的发生。(3)突发事件下行人应急疏散仿真研究。本研究根据突发事件的属性,将突发事件分为静态突发事件和动态突发事件,并充分考虑应急信息传播路径,行人的响应比例以及社会关系等因素,在多种场景下分别进行仿真实验。针对不同场景下的疏散,为突发事件下的行人应急疏散提出了科学有效的应对措施,以缩短疏散时间,减少疏散损失,最大限度的确保公共场所聚集人群的安全。本文的主要结论有:(1)为了降低拥挤踩踏事故发生的风险,安全的行人流率(人/秒)与过道宽度(米)的比值应该不超过3。基于这一结论,在设计行人过道时,可依据预测的行人流率优化过道宽度,在管理密集行人流时,可以依据过道宽度确定安全的行人流率;(2)突发事件发生之前,应密切关注行人流的运行状况,着重防止突发事件在过道中间发生,从而为应急疏散争取更多的可用安全疏散时间;突发事件发生后,对于小型静态突发事件,应注意引导全部行人继续保持原来的行走方向,对于大型静态突发事件或者动态突发事件,应引导所有行人在到达危险区域之前折返;(3)行人的跟随行为以及从众行为对应急疏散产生的正面影响要远远弱于其带来的负面影响。因此,从提高应急管理效率的角度来看,在应急疏散中,应该采取诸如提高应急信息传播效率、扩大一次信息覆盖区域等措施,以尽可能减少行人流中出现的跟随行为以及从众行为,从而提高安全疏散效率。本文的创新点主要体现在如下三点:(1)行人微观决策流程及移动规则优化研究。在已有的行人流仿真模型中,行人选择同一目标单元格时产生的“冲突”以及移动到同一单元格时产生的“碰撞”等问题,没有得到很好的解决。此外,当前的行人流仿真模型中行人密度存在一定的阈值,即难以模拟更高密度下的行人流。这些问题如果没有很好的解决,将会带来错误的实验数据以及不可预期的实验现象,从而影响结论的说服力。本研究将行人的活动分为决策阶段和移动阶段两个阶段进行分析:在决策阶段,采用贝叶斯纳什均衡对行人决策流程进行分析,行人根据自己的预期搜索效用最大的目标单元格;在移动阶段,根据行人步长调整了元格大小,改变了单元格容量,并制定了行人的冲突处理规则等。通过这些方式,本文很好的解决了当前行人流仿真遇到的一些问题。(2)密集行人流安全管控研究。已有的研究指出,行人密度高于4人/m~2时,人群将处于高风险状态。但4人/m~2只是一个静态指标,即在给定的场所,容纳的人数与面积的比值不能超过4人/m~2。而现实中大多数的场景下,人群是动态的,行人分布不均匀导致安全的行人流并非每时每刻每处的密度都低于4人/m~2,发生事故的行人流整体密度也可能低于4人/m~2。因此,运用静态行人密度指标对动态行人流进行管理并不科学。本文将4人/m~2作为行人密度的预警值,将平均行人密度不超过预警值的最大行人流率(人/秒)定义为安全流率,当行人流率超过安全流率时,如果不及时采取措施,极容易发生拥挤踩踏事故。通过查阅文献、实地调研以及仿真建模,本文将静态行人密度指标转化为动态行人流率指标,使得研究结果更具有可操作性。(3)多场景应急疏散优化研究。当前的研究少有将突发事件与应急疏散进行有机结合,即针对不同突发事件下的应急疏散分别进行研究。本文从突发事件本身的性质与特征出发,讨论了突发事件的分类,分析了应急信息的传播模式;结合应急疏散的要素,制定了突发事件下的行人响应规则,建立了突发事件下行人应急疏散仿真模型;针对静态突发事件和动态突发事件,分别进行了多场景仿真研究,并充分考虑了行人在信息不足时的从众以及跟随行为;根据仿真结果,给不同场景下的应急疏散提出了优化建议,为公共场所的行人安全疏散提供参考。