[發(fā)明專利]基于多Agent的虛擬煤礦應(yīng)急疏散仿真方法及系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2014-05-13
• 公開（公告）號: CN103955144A
• 公開（公告）日: 2014-07-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 程軍輝;唐超禮;黃友銳;曲立國;張超超
• 申請（專利權(quán)）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G05B17/02
• 分類號: G05B17/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機仿真領(lǐng)域的仿真系統(tǒng)，具體涉及一種基于多Agent的虛擬煤礦應(yīng)急疏散仿真方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著當前社會的發(fā)展，科技的進步，信息化進程的不斷推進，煤礦井下安全已經(jīng)越來越受到人們的關(guān)注。現(xiàn)代化煤礦井下的環(huán)境通常很復(fù)雜，人口眾多，煤礦工作人員的生命安全顯得尤其重要。一旦發(fā)生事故后果嚴重，救助不及時，將會帶來巨大的生命和財產(chǎn)的損失。近幾年來，雖然煤礦事故發(fā)生率有所降低，但是每年仍然有多起煤礦事故發(fā)生，造成了很多煤礦工作人員的傷亡。無論是井下的正常運行，還是危險信息的實時采集與傳輸都面臨著巨大的挑戰(zhàn)。隨著計算機仿真的發(fā)展，群體仿真技術(shù)受到越來越多的關(guān)注。群體仿真研究在煤礦井下的虛擬現(xiàn)實仿真是輔助礦井規(guī)劃、設(shè)計以及安全評估等應(yīng)用的重要補充工具。開展煤礦井下大規(guī)模人員應(yīng)急疏散的研究，利用現(xiàn)代化信息技術(shù)進行模擬仿真，將仿真結(jié)果用于制定更合理、更科學、更高效的應(yīng)急疏散方案，提高煤礦對突發(fā)事件的應(yīng)變能力，具有十分重要的研究意義。

目前，多采用計算機建模理論與技術(shù)對煤礦安全問題進行研究。如蔡林沁應(yīng)用基于人工生命方法和Agent理論，建立了集感知、運動、行為、認知為一體的智能虛擬礦工模型，該模型能產(chǎn)生逼真的擬人行為，能進行層次化的行為控制和路徑規(guī)劃。蔡麗則對基于多Agent技術(shù)的煤礦安全生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)的方案設(shè)計進行了探討。

經(jīng)對現(xiàn)有文獻的查閱和檢索發(fā)現(xiàn)，張俊瑞、陳立潮等在《計算機工程與設(shè)計》2012年第12期4657到4662頁發(fā)表的“基于多Agent的煤礦井下礦工逃生模型研究”一文針對火災(zāi)這一危險進行礦工逃生模型的建立，并對礦工的屬性進行了分類，但缺乏對具體的系統(tǒng)工作進行實時而又高效的控制和分類。

為了能夠方便的開展多智能體系統(tǒng)的研究，國外的一些研究機構(gòu)也開發(fā)了基于多智能體的工具軟件，如Repast、NetLogo、SWARM等。這些軟件為研究人員提供了非常便利的多智能體開發(fā)環(huán)境。然而直接利用這些工具軟件進行緊急疏散的仿真建模工作仍然有一定難度，因為有許多功能，諸如地理信息數(shù)據(jù)格式化存儲、顯示和人機交互等，它們并不能直接提供。換言之，基于多智能體的工具軟件可以作為緊急疏散建模工具的一部分，但若要運行仿真，我們顯然需要更多的模塊和功能。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于多Agent的虛擬煤礦應(yīng)急疏散仿真方法及系統(tǒng)，解決當前煤礦應(yīng)急仿真系統(tǒng)功能單一、系統(tǒng)中應(yīng)急實體行為規(guī)則缺乏智能性的問題，以彌補對于區(qū)域性、較大范圍內(nèi)的煤礦井下應(yīng)急疏散仿真研究的不足。

本發(fā)明將虛擬煤礦應(yīng)急疏散仿真系統(tǒng)中各類實體如:煤礦工人、救護人員、救護媒介、交通指示燈、信息監(jiān)測站和信息中心，等，定義為相應(yīng)的智能體(Agent)。

本發(fā)明提供一種基于多Agent的虛擬煤礦應(yīng)急疏散仿真方法及系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)庫模塊、信息處理中心模塊、系統(tǒng)初始化模塊、通信模塊、環(huán)境信息監(jiān)測模塊、數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊、智能體產(chǎn)生模塊、智能體消亡模塊、學習模塊、仿真模塊、顯示模塊，其特征在于:

所述數(shù)據(jù)庫模塊包括綜合數(shù)據(jù)庫、學習知識庫和推理數(shù)據(jù)庫，用于為虛擬煤礦應(yīng)急疏散仿真系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持，其中綜合數(shù)據(jù)庫又包含危險源子庫、系統(tǒng)資源子庫和初始配置資源子庫，危險源子庫用于存儲煤礦井下的各種危險源信息，包括煤礦井下危險源的種類、分布及數(shù)量，當系統(tǒng)出現(xiàn)危險源子庫之外的危險時，系統(tǒng)會主動記錄并把新的危險源信息增加到危險源子庫中；初始配置資源子庫的功能是配置系統(tǒng)各部分的初始參數(shù)，包括初始危險源的種類、初始危險源的分布和數(shù)量、配置信息處理中心的初始參數(shù)、系統(tǒng)初始化模塊的初始參數(shù)、環(huán)境監(jiān)測模塊的初始監(jiān)測種類和采樣時間間隔、數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊的初始統(tǒng)計信息、智能體產(chǎn)生模塊的初始智能體產(chǎn)生信息、智能體消亡模塊的初始閾值、學習模塊的初始學習方法、顯示模塊的初始顯示內(nèi)容。

所述學習知識庫用于存儲由學習模塊學習得到的新內(nèi)容，并將新內(nèi)容與知識庫中現(xiàn)有內(nèi)容進行比較、分類，最終將信息存儲到學習知識庫中，系統(tǒng)通過學習知識庫將學習模塊與整個系統(tǒng)緊密聯(lián)系起來。

所述推理數(shù)據(jù)庫用于記錄信息處理中心模塊產(chǎn)生的推理數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)工作時，信息處理中心模塊會對實時的信息做出處理，并會根據(jù)實際的數(shù)據(jù)做出一些評價和推理，從而產(chǎn)生推理數(shù)據(jù)。