Flocking算法0705

一、科研工作

今天的任务主要是检索了大量的论文，开展相关的理论研究。那么在人群行为模型中，我今天是找了学位论文来进行研究。

第一篇

张楚楚. 基于多智能体仿真的人群疏散模型优化研究[D].郑州大学,2022.

我从摘要中得知，这篇论文的科研的意义在于利用人群疏散仿真模型模拟行人个体在应急疏散中的运动过程，可以为真实场景中的人群疏散提供应急预案，以便更好的应对和处理紧急突发事件的发生，进一步为校园安全提供依据和保障。

研究了啥？

人群疏散仿真模型

干啥的？

模拟行人个体在应急疏散中的运动过程

有什么作用（科研价值）？

可以为真实场景中的人群疏散提供应急预案

这篇文章主要做了三个工作，应该说就是对应了他的三篇小论文

1.针对突发事件发生时，场景中行人个体情绪变化对其下一步运动决策的影响，本文提出一种面向人群疏散的情绪感染模型。

2.针对疏散场景中行人流的运动管理，本文提出一种优化的人群疏散仿真模型。

3.由于情绪感染对人群疏散过程存在潜在影响，本文基于突发外界刺激下行人个体情绪状态的变化，研究应急疏散过程中行人个体的运动决策。

本文提出采用元胞自动机模型与智能体模型相结合的方法，通过在出口选择、动态路径规划以及碰撞避免这三个方面进行优化，来构建人群疏散仿真模型。

出口选择、动态路径规划以及碰撞避免，在我的论文中也可以对这些点进行进一步的优化。

在我之前的认知中，比较是与当前领域内最先进的算法进行比较，从本文中看到“与传统人群疏散模型进行比较”，这个传统竟然是与最原始的模拟退火算法（未进行改进的）比较评估算法的性能。

我将尝试将flocking算法与其中的算法相结合，以实现对flocking算法的改进。

第二篇

付跃文. 面向群体性事件的人群行为建模与控制方法研究[D].国防科学技术大学,2016.

人群导航行为(Navigation Behavior)的实现取决于与环境模型紧密相关的路径规划以及碰撞避免机制。

群体性事件，在突发事件处理、城市规划和消防安全等应用领域里，如果能够对人群的行为进行建模并实施控制，并将其应用于对管理人员或救援人员的仿真训练中，将有效减少此类事件造成的不良影响。在社会学、心理学和计算机科学等研究领域中，虚拟人群在各种复杂环境下的行为生成与控制方法是一个意义重大并亟待解决的研究问题。

救援人员的仿真训练中对我论文有用。

那么由于这是一篇博士学位论文，因此这个点就很小。论文中三个创新点

提出了一种基于行为的多智能体人群行为仿真框架
提出了一种动态环境中具有速度和加速度约束的虚拟人导航行为
非一致性和一致性组行为生成与运动规划方法

其他内容不便讲解。。。

总结：之前没有一个很明确的方向。现在我重点算法模型研究，flocking算法的科研价值巨大，不光在无人机编队控制领域，还有就是虚拟人群行为控制仿真领域，人群疏散安全仿真领域。下一阶段的工作就是找期刊论文，并寻求自己将要投的期刊。同时积累相关参考文献，那么在完成这些后，就花两天进行实验，最后进行论文初稿的撰写工作。

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