基于量子原胞自動(dòng)機(jī)的教學(xué)樓人員疏散模型研究及仿真

顧樹爍，蘇龍生，曾健彬，徐錦浩，黃俊偉，鐘文韜，夏斌哲，李曉東

（佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院 電子信息工程學(xué)院，廣東 佛山 528225）

在越來越重視人身安全的現(xiàn)代社會(huì)，預(yù)防災(zāi)難以及在災(zāi)難發(fā)生時(shí)的應(yīng)急疏散越來越被人們所重視，隨之人員疏散模型的仿真研究也變得越來越先進(jìn)，其可以在消耗更少的人力物力的情況下得到所需要的參考數(shù)據(jù)，能夠很好地解決人員應(yīng)急疏散的問題[1]。在疏散模型愈加成熟的今天，如何使仿真更加高效、精確、低耗就成了一個(gè)急需解決的問題，而量子原胞具有計(jì)算高速、消耗低的特點(diǎn)[2]，通過其與傳統(tǒng)的元胞自動(dòng)機(jī)模型相結(jié)合，可以得到更加快速準(zhǔn)確的仿真模型，由此更快速得到仿真數(shù)據(jù)，大大加快工程的速度。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 量子原胞自動(dòng)機(jī)的基本定義

量子原胞自動(dòng)機(jī)是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)科學(xué)中的元胞自動(dòng)機(jī)與量子信息處理研究2 種元素的合并，尺寸微小、低能量消耗的特點(diǎn)，讓其成為了替代CMOS 技術(shù)的候選者。QCA 元胞由4 個(gè)位于正方形四角的量子點(diǎn)和2 個(gè)額外可以自由移動(dòng)的電子構(gòu)成，圖1 中的實(shí)心圓為電子，空心圓為量子點(diǎn)，由于電子之間庫侖力的排斥作用，電子極易位于正方形的2 個(gè)對(duì)角點(diǎn)上，因此單個(gè)元胞具有2 個(gè)極化形態(tài)，我們可以使用這2 種極化形態(tài)來表示二進(jìn)制位的0 和1。標(biāo)準(zhǔn)的量子原胞基本結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)QCA 原胞的2 種不同形態(tài)

1.2 量子原胞自動(dòng)機(jī)的基本理論

由2 種不同的QCA 原胞可以組成2 種不同的QCA 線與多個(gè)邏輯門，圖2 為一個(gè)簡(jiǎn)單的方向器，其通過2 個(gè)量子原胞的對(duì)角相鄰來實(shí)現(xiàn)邏輯非的功能。

圖2 簡(jiǎn)單的反向器

通過量子原胞組成的各種功能結(jié)構(gòu)，利用其高速計(jì)算的特點(diǎn)，就能在仿真遇到一些特定情況時(shí)快速計(jì)算做出反應(yīng)，大大增加了仿真的效率。圖3 為一個(gè)擇多邏輯門，在擇多邏輯門中有3 個(gè)輸入端和1 個(gè)輸出端，其可以實(shí)現(xiàn)與和或的功能，其通過使用一個(gè)輸入端來決定使用的功能，“1”時(shí)為或，“0”時(shí)為與，另外2 個(gè)輸入則用來輸入2 個(gè)將要計(jì)算的元胞，最后通過2 個(gè)原胞的狀態(tài)來決定輸出的原胞。

圖3 擇多邏輯門

1.3 應(yīng)急疏散仿真模型基本理論

為了能正確反映疏散時(shí)的人群疏散效果，將對(duì)教學(xué)區(qū)的教室進(jìn)行分區(qū)，根據(jù)事故發(fā)生時(shí)具體的分區(qū)來安排疏散的路徑。圖4 中為當(dāng)每個(gè)教室人數(shù)差距不大時(shí)，僅根據(jù)教室與出口距離的差距來設(shè)置的分區(qū)。而在仿真時(shí)則會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)情況，通過利用量子原胞計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)不同情況做出應(yīng)對(duì)來實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的仿真效果。此次采用的教學(xué)區(qū)結(jié)構(gòu)為兩邊各5 個(gè)教室，一共是10 個(gè)教室，圖4 為預(yù)設(shè)計(jì)模型的教學(xué)區(qū)平面圖。

圖4 教學(xué)區(qū)平面圖

1.4 人員安全疏散標(biāo)準(zhǔn)

在教學(xué)樓之中的人群疏散，就是盡量在更少的時(shí)間內(nèi)有序、無人群擠壓地完成人群在教學(xué)樓之中的撤離工作，其中涉及的問題很多，道路的選擇、發(fā)生碰撞時(shí)下一步行為的選擇等都是涉及的因素。人群疏散是一個(gè)十分復(fù)雜的過程，在這個(gè)過程之中，要考慮疏散人的心理和行為[3]。在人群疏散的過程中，有2 個(gè)最重要的標(biāo)準(zhǔn)，有效疏散時(shí)間ASET（Available Safety Egress Time）和實(shí)際疏散時(shí)間RSET（Required Safety Egress Time），只有當(dāng)有效疏散時(shí)間大于或等于實(shí)際疏散時(shí)間，這次疏散才是成功，而我們的主要工作就是研究各種因素在不同的環(huán)境之中對(duì)疏散時(shí)間的影響。

2 基于量子原胞自動(dòng)機(jī)的教學(xué)樓人員疏散仿真模型設(shè)計(jì)

2.1 教學(xué)樓人員疏散仿真模型設(shè)計(jì)架構(gòu)

在算法中進(jìn)行仿真時(shí)，每個(gè)單位會(huì)對(duì)周圍的環(huán)境進(jìn)行感知，判定選擇的入口，在發(fā)生碰撞和擁擠時(shí)，會(huì)根據(jù)鄰近狀態(tài)來對(duì)下一次行動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)從而做出應(yīng)對(duì)行為，即是否前進(jìn)或等待，遵循行走最少距離為優(yōu)先來選擇前進(jìn)的方向，教學(xué)樓人員疏散仿真模型設(shè)計(jì)架構(gòu)如圖5 所示。每個(gè)單位通過對(duì)周圍的環(huán)境進(jìn)行感知，之后將獲取的數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿惴ㄖ校笏惴〞?huì)根據(jù)目標(biāo)屬性和鄰近狀態(tài)通過量子元胞的高速運(yùn)算得出應(yīng)對(duì)的行為[4]，后面根據(jù)其與模型算法的預(yù)測(cè)得到目標(biāo)檢索、行為動(dòng)作方向定位和等待時(shí)間，并將其傳回給對(duì)應(yīng)的單位。

圖5 教學(xué)樓人員疏散仿真模型設(shè)計(jì)架構(gòu)

2.2 基于量子原胞自動(dòng)機(jī)的教學(xué)樓人員應(yīng)急疏散決策設(shè)計(jì)

本文研究算法進(jìn)行疏散仿真的時(shí)候，最主要的是對(duì)每個(gè)單位進(jìn)行路徑選擇，而在實(shí)際的路徑選擇之中，又有許多的因素會(huì)對(duì)路徑的選擇造成影響，其中既有外界因素，比如出口數(shù)量和距離、出口方向的人群密度等，也有人自身的因素，比如每個(gè)人的習(xí)慣和從眾行為等。同時(shí)本文研究出的仿真效果往往與實(shí)際疏散的結(jié)果有所差距，因?yàn)閷?shí)際中的疏散人員往往會(huì)受到客觀因素和主觀因素的影響，從而產(chǎn)生不同的判斷，所以本文會(huì)采用模糊性用詞對(duì)因素進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而進(jìn)行教學(xué)樓人員應(yīng)急疏散決策設(shè)計(jì)[5]。

2.3 基于量子原胞自動(dòng)機(jī)的教學(xué)樓人員疏散模型算法訓(xùn)練集設(shè)計(jì)

在仿真之中，算法無法做到像現(xiàn)實(shí)中的一樣收到信息后立刻做出判斷，因此需要通過測(cè)度參數(shù)來對(duì)屬性值進(jìn)行測(cè)度，測(cè)度值則是對(duì)應(yīng)模糊變量的層級(jí)。其中，使用G1、G2 和G3 3 個(gè)代號(hào)來代指3 個(gè)測(cè)度參數(shù)。

G1 屬性的測(cè)度參數(shù)采用疏散區(qū)域的邊數(shù)與空余的角落數(shù)進(jìn)行預(yù)估：

式中：x 代表實(shí)際的出口數(shù)量，b 代表區(qū)域的邊數(shù)，a 代表空余的角落數(shù)。

G2 屬性的測(cè)度參數(shù)采用距離每個(gè)出口的距離和其平均值來進(jìn)行預(yù)估：

式中：Si代表和不同出口之間的距離，代表不同出口距離和的平均值。

G3 屬性的測(cè)度參數(shù)采用路徑上的人群密度來進(jìn)行評(píng)估：

ρ=1/4d，

式中：d 為算法中每個(gè)單位占據(jù)的面積單位。

3 基于量子原胞自動(dòng)機(jī)的教學(xué)樓人員疏散模型仿真結(jié)果及分析

本文研究的教學(xué)樓布局為兩邊各5 個(gè)教室，即共10 個(gè)教室，每個(gè)教室長(zhǎng)8 m，寬5 m；走廊寬度分別取1.5、2 和3 m 3 種情況；教學(xué)樓兩邊各一個(gè)出口，出口寬度分別取1、2、3 和4 m；人的移動(dòng)速度取1.2 m/s，每個(gè)人占的空間設(shè)置為0.6 m×0.6 m。算法模擬的教學(xué)樓疏散平面圖如圖6 所示。

圖6 軟件模擬的教學(xué)樓疏散平面圖

本文運(yùn)行設(shè)計(jì)算法得到圖7—10 的數(shù)據(jù)。從圖7中數(shù)據(jù)分析得到，多增加出口比增加出口的寬度減少疏散時(shí)間的效果更好，在一定程度上增加出口數(shù)量，能更好減少疏散時(shí)間，但過多增加出口數(shù)量，容易造成人群無法正確冷靜選擇出口，導(dǎo)致人群擠壓和事故。

圖7 出口數(shù)量對(duì)疏散時(shí)間的影響

而從圖8 中可以看到在不同人數(shù)時(shí)出口大小的增加都能減少疏散的時(shí)間，但是減少的幅度會(huì)逐漸減小，而且在500、800、1 000 這3 組數(shù)據(jù)中，人數(shù)越多的，減少的幅度越大，因此在人群密度更高的建筑物內(nèi)，增加出口寬度可以獲得更好的效果。

圖8 出口大小對(duì)疏散時(shí)間的影響

從圖9 中的數(shù)據(jù)分析得到，人占空間即人群密度在疏散模擬中，對(duì)疏散時(shí)間的影響是十分微小的，因此更加需要實(shí)際的數(shù)據(jù)來作為根據(jù)，防止出現(xiàn)預(yù)料之外的情況，相比之下，出口1 m 和2 m 的跨度十分巨大，而在3 m 到4 m 的跨度又很小可以看出，出口的大小在一定范圍內(nèi)十分影響疏散的效率。

圖9 每人所占空間對(duì)疏散時(shí)間的影響

而從圖10 中數(shù)據(jù)分析得到，在模擬中，當(dāng)出口大小太小時(shí)，2 種情況下的疏散時(shí)間差距很小，但是出口大小增加后就可以看到應(yīng)急情況下的疏散速度大幅增加，因此像教學(xué)區(qū)這種人數(shù)較多的地方不應(yīng)該將出口的大小設(shè)計(jì)的太小，以防止人群在出口處擁擠出現(xiàn)意外。

圖10 應(yīng)急與非應(yīng)急情況下疏散時(shí)間對(duì)比

綜合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析得到，人數(shù)在1 000 人以內(nèi)時(shí)，出口大小為3 m 左右最好，而具體大小需要根據(jù)走廊的寬度來決定，出口的數(shù)量在一定范圍內(nèi)增加會(huì)有作用，太多則會(huì)使得疏散時(shí)容易出現(xiàn)意外狀況。

4 結(jié)論

本文研究使用量子原胞與傳統(tǒng)的元胞自動(dòng)機(jī)相結(jié)合，使得能夠更加快速地得到模擬的過程，由于模型為了符合現(xiàn)實(shí)隨機(jī)性，算法中使用了一些隨機(jī)性的數(shù)據(jù)來模擬人的主觀選擇，使得結(jié)果會(huì)有一些偏差，所以在取模擬結(jié)果數(shù)據(jù)時(shí)通過多次實(shí)驗(yàn)取平均值。量子原胞與經(jīng)典元胞自動(dòng)機(jī)的結(jié)合，可以更快地獲得模擬的過程和結(jié)果[6]，但是其是否穩(wěn)定還是在于元胞自動(dòng)機(jī)部分算法如何設(shè)計(jì)，所以本文研究設(shè)計(jì)了一種較為快速且高效的基于量子原胞自動(dòng)機(jī)的教學(xué)樓人員疏散模型，并通過實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證其可行性。