CN114330855A - 人群分配与疏散路线规划的快速计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种人群分配与疏散路线规划的快速计算方法，包括以下步骤：S1：使用双队列的方法，首先用邻接矩阵来表示路网图G(N,E)，其中N为点的集合，E为边的集合。本发明采用双队列的计算方法可以快速找到最短路径，避免了很多冗余的计算，大大提高了计算效率，通过使用双队列的数据结构技术来存储每次迭代的最短路径的结果，避免每次对所有疏散点计算最短路径，从而降低算法时间复杂度，通过使用疏散批次时间间隔策略，克服了上一趟疏散与下一趟疏散之间的时间间隔，进而更准确的计算出人群疏散方案，更符合实际情况，也更安全，既可以防止不同疏散批次的人群拥挤，又可以合理有效的分配人群，满足使用需求。
Description
技术领域
本发明涉及人群分配与疏散路线技术领域，尤其涉及一种人群分 配与疏散路线规划的快速计算方法。
背景技术
一直以来，安全问题一直困扰着我们，诸如地震、洪水暴发、泥 石流灾害、台风等，每当这些自然灾害发生时，总会破坏我们的生活 家园，危及我们的性命，当这些事件发生时，最先采取的措施应该是 人群疏散，使得人群脱离事故发生地以确保生命安全，在疏散过程中， 需要合理选择疏散路径，尽量选取花费时间短的路径，并且做到合理 分配人群，因为城市道路都有容量限制，一旦道路上的人群超过容量 限制，势必会发生拥挤推搡，加之民众的恐慌心理，极有可能会发生 踩踏，造成大量人员伤亡的同时，拖慢疏散进程，加剧危险，如果疏 散道路上分配的人员太少，又会拖长疏散时间，多拖一分钟事故发生 地的民众就多一分的危险；
为了解决疏散的问题，现有的技术中对于人群疏散，已经有一些 方法，例如，Dijkstra方法,Bellman-Ford方法，Floyd方法等， 但这些方法一旦节点增多，计算复杂度就会呈指数增加，很难应用于 实际应用场景，一种容量受限的道路启发式疏散方法(简称CCRP方 法)，CCRP方法将容量建模为时间序列，但是这个方法因为疏散路 线太长使得疏散时间呈指数增加，不能满足使用需求，综合上述情况， 因此我们提出了人群分配与疏散路线规划的快速计算方法用于解决 上述问题。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了人群分配与疏散路 线规划的快速计算方法。
本发明提出的人群分配与疏散路线规划的快速计算方法，包括以 下步骤：
S1：使用双队列的方法，首先用邻接矩阵来表示路网图G(N,E)， 其中N为点的集合，E为边的集合，每个点n∈N有两个属性，每条边 e∈E有两个属性；
S2：输入路网图G(N,E)，输出疏散路径和流量的疏散方案，包 含经过的节点和时间的疏散路径集合，其中疏散点的集合为S∈E，避 难点的集合为D∈E；
S3：设置一个超级疏散点s0,连接s0和所有源节点，将连接所 得的边的最大容量设置为大约待疏散总人数，通行时间设置为0；
S4：对所有疏散点找最短路径，将所有疏散点的最短路径放在 PreQueue中
For each Si in S{
ShortestPath(i)＝Dijkstra(Si)；
put<ShortestPath(i),Si>into PreQueue；}
Queue.insert(PreQueue.pop())；//将PreQueue队首元 素放入Queue中
While(exitNum<evacNum){//当到达避难点的人数小 于待疏散人数时，一直循环
P1<ShortestPath,S>＝PreQueue.pop()；
Q1<ShortestPath,S>＝Queue.top()；
S5：比较PreQueue和Queue队首元素大小
if(P1<Q1){
if(check(P1)＝＝true)//P1路径可用，将P1 放入Queue中
Queue.push(P1<ShortestPath,S>)；
Else//否则重新更新P1
{P2<ShortestPath,S>＝update(P1.S)；
PreQueue.push(P2<ShortestPath,S>)；
}；
S6：比较Queue中前两个元素的大小
while(Q1.ShortestPath<＝Q2.ShortestPath){
Route R(S)＝update(Q1.S)；
Q1<ShortestPath,S>＝<R.ArrivalTime,S>；
S7：更新流量
flow＝min(Evacuees[s],Available_Edge_Ca pacity(e,t))；
Reserve Q1.route；
S8：更新疏散点的待疏散人数和避难点的人数
S.evacuees-＝flow；
exitNum+＝flow；
S9：输出最短路径和流量：Output Route Q1.route and flow。
优选地，所述S1中，每个点n∈N中的n为最大节点容量，最大 节点容量和节点(n)的初始人数均为非负整数。
优选地，所述S1中，每条边e∈E中的边e为最大容量，其中最 大容量和通行时间(e)均为非负整数。
优选地，所述S2中，疏散点的集合用S表示。
优选地，所述S2中，避难点的集合用D表示。
优选地，所述S3中，节点的等待时间定义为TotalWT，其计算公 式为
总的等 待时间是当前边的通行时间和前一条边的通行时间差的总和，如果二 者的差为正数，即可直接相加，如果为负数或者为0，就按0计算， 表示不需要等待。
与现有的技术相比，本发明的有益效果是：
本发明采用双队列的计算方法可以快速找到最短路径，避免了很 多冗余的计算，大大提高了计算效率，通过使用双队列的数据结构技 术来存储每次迭代的最短路径的结果，避免每次对所有疏散点计算最 短路径，从而降低算法时间复杂度，通过使用疏散批次时间间隔策略， 克服了上一趟疏散与下一趟疏散之间的时间间隔，进而更准确的计算 出人群疏散方案，更符合实际情况，也更安全，既可以防止不同疏散 批次的人群拥挤，又可以合理有效的分配人群，满足使用需求。
附图说明
图1为本发明提出的人群分配与疏散路线规划的快速计算方法 的ICCRP事例图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。
实施例
参照图1，本实施例提出了人群分配与疏散路线规划的快速计算 方法，包括以下步骤：
S1：使用双队列的方法，首先用邻接矩阵来表示路网图G(N,E)， 其中N为点的集合，E为边的集合，每个点n∈N有两个属性，每条边 e∈E有两个属性，其中每个点n∈N中的n为最大节点容量，最大节点 容量和节点(n)的初始人数均为非负整数，每条边e∈E中的边e为 最大容量，其中最大容量和通行时间(e)均为非负整数；
S2：输入路网图G(N,E)，输出疏散路径和流量的疏散方案，包 含经过的节点和时间的疏散路径集合，其中疏散点的集合为S∈E用S 表示，避难点的集合为D∈E用D表示；
S3：设置一个超级疏散点s0,连接s0和所有源节点，将连接所得 的边的最大容量设置为大约待疏散总人数，通行时间设置为0，其中 节点的等待时间定义为TotalWT，其计算公式为
S4：对所有疏散点找最短路径，将所有疏散点的最短路径放在 PreQueue中
For each Si in S{
ShortestPath(i)＝Dijkstra(Si)；
put<ShortestPath(i),Si>into PreQueue；}
Queue.insert(PreQueue.pop())；//将PreQueue队首元 素放入Queue中
While(exitNum<evacNum){//当到达避难点的人数小 于待疏散人数时，一直循环
P1<ShortestPath,S>＝PreQueue.pop()；
Q1<ShortestPath,S>＝Queue.top()；
S5：比较PreQueue和Queue队首元素大小
if(P1<Q1){
if(check(P1)＝＝true)//P1路径可用，将P1 放入Queue中
Queue.push(P1<ShortestPath,S>)；
Else//否则重新更新P1
{P2<ShortestPath,S>＝update(P1.S)；
PreQueue.push(P2<ShortestPath,S>)；
}；
S6：比较Queue中前两个元素的大小
while(Q1.ShortestPath<＝Q2.ShortestPath){
Route R(S)＝update(Q1.S)；
Q1<ShortestPath,S>＝<R.ArrivalTime,S>；
S7：更新流量
flow＝min(Evacuees[s],Available_Edge_Ca pacity(e,t))；
Reserve Q1.route；
S8：更新疏散点的待疏散人数和避难点的人数
S.evacuees-＝flow；
exitNum+＝flow；
S9：输出最短路径和流量：Output Route Q1.route and flow。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范 围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技 术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改 变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.人群分配与疏散路线规划的快速计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：使用双队列的方法，首先用邻接矩阵来表示路网图G(N,E)，其中N为点的集合，E为边的集合，每个点n∈N有两个属性，每条边e∈E有两个属性；
S2：输入路网图G(N,E)，输出疏散路径和流量的疏散方案，包含经过的节点和时间的疏散路径集合，其中疏散点的集合为S∈E，避难点的集合为D∈E；
S3：设置一个超级疏散点s0,连接s0和所有源节点，将连接所得的边的最大容量设置为大约待疏散总人数，通行时间设置为0；
S4：对所有疏散点找最短路径，将所有疏散点的最短路径放在PreQueue中
S5：比较PreQueue和Queue队首元素大小
S6：比较Queue中前两个元素的大小
while(Q1.ShortestPath<＝Q2.ShortestPath){
Route R(S)＝update(Q1.S)；
Q1<ShortestPath,S>＝<R.ArrivalTime,S>；
S7：更新流量
flow＝min(Evacuees[s],Available_Edge_Capacity(e,t))；
Reserve Q1.route；
S8：更新疏散点的待疏散人数和避难点的人数
S.evacuees-＝flow；
exitNum+＝flow；
S9：输出最短路径和流量：Output Route Q1.route and flow。
2.根据权利要求1所述的人群分配与疏散路线规划的快速计算方法，其特征在于，所述S1中，每个点n∈N中的n为最大节点容量，最大节点容量和节点(n)的初始人数均为非负整数。
3.根据权利要求1所述的人群分配与疏散路线规划的快速计算方法，其特征在于，所述S1中，每条边e∈E中的边e为最大容量，其中最大容量和通行时间(e)均为非负整数。
4.根据权利要求1所述的人群分配与疏散路线规划的快速计算方法，其特征在于，所述S2中，疏散点的集合用S表示。
5.根据权利要求1所述的人群分配与疏散路线规划的快速计算方法，其特征在于，所述S2中，避难点的集合用D表示。
6.根据权利要求1所述的人群分配与疏散路线规划的快速计算方法，其特征在于，所述S3中，节点的等待时间定义为TotalWT，其计算公式为
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101958044A (zh) * | 2010-09-13 | 2011-01-26 | 北京大学 | 一种快速疏散算法 |
| US20170243316A1 (en) * | 2016-02-23 | 2017-08-24 | Tata Consultancy Services Limited | Systems and methods for planning location-sensitive probabilistic behavior based evacuation paths |
| CN112182723A (zh) * | 2020-10-20 | 2021-01-05 | 上海应用技术大学 | 人群疏散瓶颈拥堵状况分析方法和系统 |
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2021
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN101958044A (zh) * | 2010-09-13 | 2011-01-26 | 北京大学 | 一种快速疏散算法 |
| US20170243316A1 (en) * | 2016-02-23 | 2017-08-24 | Tata Consultancy Services Limited | Systems and methods for planning location-sensitive probabilistic behavior based evacuation paths |
| CN112182723A (zh) * | 2020-10-20 | 2021-01-05 | 上海应用技术大学 | 人群疏散瓶颈拥堵状况分析方法和系统 |
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