在人群密集的公共场所中，突发事件可能会导致大规模的人员疏散需求，这种情况下，如何快速有效地疏散人群是保障人员生命安全和维护社会秩序的重要挑战。面对这些复杂情境，应急管理需要依赖高效的疏散策略和模拟工具，以优化疏散过程并降低潜在的伤害风险。基于此背景，本文设计并实现了一种基于元胞自动机（Cellular Automata, CA）的高效人群疏散模拟模型，为人群疏散行为的研究提供了一个灵活且精确的框架。
项目信息
编号：MOG-7
大小：12M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024a
项目介绍
本文的方法通过将疏散场所离散化为规则的二维网格，将复杂的空间环境转化为易于操作的元胞结构，结合出口距离、灾害源扩散、障碍物分布及人群密度等多种影响因素，构建了局部邻域规则以动态模拟人群行为与状态变化。模型的设计基于现实中的疏散特点，包括人员对出口的吸引力、对灾害的排斥性以及环境因素的干扰，通过一系列参数化权重（如出口吸引力与灾害排斥力）来动态调整个体的决策路径，从而更加真实地再现复杂环境下的疏散动态。
在模拟过程中，模型通过迭代计算实现个体位置的实时更新和冲突检测。为解决多人同时选择同一目标位置的问题，本文提出了一种基于优先级的冲突解决机制，确保人员疏散路径的连续性和全局疏散效率。同时，针对灾害的动态传播特性，本文提出了一种行为适应性优化策略，使得疏散个体能够在灾害源扩散过程中灵活调整路径选择，从而在提高整体疏散效率的同时有效降低潜在风险。
实验部分采用了多种场景设置，包括障碍物分布复杂的环境、出口分布不均匀的场所及灾害源传播迅速的特殊情况下的疏散过程模拟。实验结果表明，所提出的模型在动态调整行为权重参数后，能够显著提升疏散效率。此外，本文还重点分析了灾害扩散速度和人群密度对疏散成功率的影响，为设计合理的疏散策略提供了参考依据。
总体而言，本文设计的基于元胞自动机的疏散模拟模型能够在复杂环境中高效地再现人群疏散的动态行为，为疏散路径优化、出口规划及应急响应能力提升提供了重要的理论与技术支持。同时，该模型具有良好的扩展性和适应性，可以广泛应用于大型公共场所（如商场、体育馆、交通枢纽）的应急预案规划与虚拟仿真。未来的研究可以结合实时监控数据和更复杂的三维环境，进一步提升模型的精度和实用性，为应急管理中的人群疏散提供更可靠的决策支持。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对运行PopSn.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 renyuanshusan.m
这张图展示了一个动态人群疏散仿真系统的主界面。用户可以通过右侧的设置区域调整场所参数、灾害源、障碍物和出口位置，并实时查看疏散过程中人员的动态行为和状态（如剩余人数、滞留人数等）。主图区域通过二维网格化的布局直观展示了疏散进度和个体的分布情况。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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