基于量子原胞自动机的教学楼人员疏散模型研究及仿真

顾树烁，苏龙生，曾健彬，徐锦浩，黄俊伟，钟文韬，夏斌哲，李晓东

（佛山科学技术学院 电子信息工程学院，广东 佛山 528225）

在越来越重视人身安全的现代社会，预防灾难以及在灾难发生时的应急疏散越来越被人们所重视，随之人员疏散模型的仿真研究也变得越来越先进，其可以在消耗更少的人力物力的情况下得到所需要的参考数据，能够很好地解决人员应急疏散的问题[1]。在疏散模型愈加成熟的今天，如何使仿真更加高效、精确、低耗就成了一个急需解决的问题，而量子原胞具有计算高速、消耗低的特点[2]，通过其与传统的元胞自动机模型相结合，可以得到更加快速准确的仿真模型，由此更快速得到仿真数据，大大加快工程的速度。

1 理论基础

1.1 量子原胞自动机的基本定义

量子原胞自动机是传统计算机科学中的元胞自动机与量子信息处理研究2 种元素的合并，尺寸微小、低能量消耗的特点，让其成为了替代CMOS 技术的候选者。QCA 元胞由4 个位于正方形四角的量子点和2 个额外可以自由移动的电子构成，图1 中的实心圆为电子，空心圆为量子点，由于电子之间库仑力的排斥作用，电子极易位于正方形的2 个对角点上，因此单个元胞具有2 个极化形态，我们可以使用这2 种极化形态来表示二进制位的0 和1。标准的量子原胞基本结构如图1 所示。

图1 标准QCA 原胞的2 种不同形态

1.2 量子原胞自动机的基本理论

由2 种不同的QCA 原胞可以组成2 种不同的QCA 线与多个逻辑门，图2 为一个简单的方向器，其通过2 个量子原胞的对角相邻来实现逻辑非的功能。

图2 简单的反向器

通过量子原胞组成的各种功能结构，利用其高速计算的特点，就能在仿真遇到一些特定情况时快速计算做出反应，大大增加了仿真的效率。图3 为一个择多逻辑门，在择多逻辑门中有3 个输入端和1 个输出端，其可以实现与和或的功能，其通过使用一个输入端来决定使用的功能，“1”时为或，“0”时为与，另外2 个输入则用来输入2 个将要计算的元胞，最后通过2 个原胞的状态来决定输出的原胞。

图3 择多逻辑门

1.3 应急疏散仿真模型基本理论

为了能正确反映疏散时的人群疏散效果，将对教学区的教室进行分区，根据事故发生时具体的分区来安排疏散的路径。图4 中为当每个教室人数差距不大时，仅根据教室与出口距离的差距来设置的分区。而在仿真时则会根据实时情况，通过利用量子原胞计算速度快的优点，对不同情况做出应对来实现最优的仿真效果。此次采用的教学区结构为两边各5 个教室，一共是10 个教室，图4 为预设计模型的教学区平面图。

图4 教学区平面图

1.4 人员安全疏散标准

在教学楼之中的人群疏散，就是尽量在更少的时间内有序、无人群挤压地完成人群在教学楼之中的撤离工作，其中涉及的问题很多，道路的选择、发生碰撞时下一步行为的选择等都是涉及的因素。人群疏散是一个十分复杂的过程，在这个过程之中，要考虑疏散人的心理和行为[3]。在人群疏散的过程中，有2 个最重要的标准，有效疏散时间ASET（Available Safety Egress Time）和实际疏散时间RSET（Required Safety Egress Time），只有当有效疏散时间大于或等于实际疏散时间，这次疏散才是成功，而我们的主要工作就是研究各种因素在不同的环境之中对疏散时间的影响。

2 基于量子原胞自动机的教学楼人员疏散仿真模型设计

2.1 教学楼人员疏散仿真模型设计架构

在算法中进行仿真时，每个单位会对周围的环境进行感知，判定选择的入口，在发生碰撞和拥挤时，会根据邻近状态来对下一次行动进行预测从而做出应对行为，即是否前进或等待，遵循行走最少距离为优先来选择前进的方向，教学楼人员疏散仿真模型设计架构如图5 所示。每个单位通过对周围的环境进行感知，之后将获取的数据传输到算法中，之后算法会根据目标属性和邻近状态通过量子元胞的高速运算得出应对的行为[4]，后面根据其与模型算法的预测得到目标检索、行为动作方向定位和等待时间，并将其传回给对应的单位。

图5 教学楼人员疏散仿真模型设计架构

2.2 基于量子原胞自动机的教学楼人员应急疏散决策设计

本文研究算法进行疏散仿真的时候，最主要的是对每个单位进行路径选择，而在实际的路径选择之中，又有许多的因素会对路径的选择造成影响，其中既有外界因素，比如出口数量和距离、出口方向的人群密度等，也有人自身的因素，比如每个人的习惯和从众行为等。同时本文研究出的仿真效果往往与实际疏散的结果有所差距，因为实际中的疏散人员往往会受到客观因素和主观因素的影响，从而产生不同的判断，所以本文会采用模糊性用词对因素进行评价，从而进行教学楼人员应急疏散决策设计[5]。

2.3 基于量子原胞自动机的教学楼人员疏散模型算法训练集设计

在仿真之中，算法无法做到像现实中的一样收到信息后立刻做出判断，因此需要通过测度参数来对属性值进行测度，测度值则是对应模糊变量的层级。其中，使用G1、G2 和G3 3 个代号来代指3 个测度参数。

G1 属性的测度参数采用疏散区域的边数与空余的角落数进行预估：

式中：x 代表实际的出口数量，b 代表区域的边数，a 代表空余的角落数。

G2 属性的测度参数采用距离每个出口的距离和其平均值来进行预估：

式中：Si代表和不同出口之间的距离，代表不同出口距离和的平均值。

G3 属性的测度参数采用路径上的人群密度来进行评估：

ρ=1/4d，

式中：d 为算法中每个单位占据的面积单位。

3 基于量子原胞自动机的教学楼人员疏散模型仿真结果及分析

本文研究的教学楼布局为两边各5 个教室，即共10 个教室，每个教室长8 m，宽5 m；走廊宽度分别取1.5、2 和3 m 3 种情况；教学楼两边各一个出口，出口宽度分别取1、2、3 和4 m；人的移动速度取1.2 m/s，每个人占的空间设置为0.6 m×0.6 m。算法模拟的教学楼疏散平面图如图6 所示。

图6 软件模拟的教学楼疏散平面图

本文运行设计算法得到图7—10 的数据。从图7中数据分析得到，多增加出口比增加出口的宽度减少疏散时间的效果更好，在一定程度上增加出口数量，能更好减少疏散时间，但过多增加出口数量，容易造成人群无法正确冷静选择出口，导致人群挤压和事故。

图7 出口数量对疏散时间的影响

而从图8 中可以看到在不同人数时出口大小的增加都能减少疏散的时间，但是减少的幅度会逐渐减小，而且在500、800、1 000 这3 组数据中，人数越多的，减少的幅度越大，因此在人群密度更高的建筑物内，增加出口宽度可以获得更好的效果。

图8 出口大小对疏散时间的影响

从图9 中的数据分析得到，人占空间即人群密度在疏散模拟中，对疏散时间的影响是十分微小的，因此更加需要实际的数据来作为根据，防止出现预料之外的情况，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围内十分影响疏散的效率。

图9 每人所占空间对疏散时间的影响

而从图10 中数据分析得到，在模拟中，当出口大小太小时，2 种情况下的疏散时间差距很小，但是出口大小增加后就可以看到应急情况下的疏散速度大幅增加，因此像教学区这种人数较多的地方不应该将出口的大小设计的太小，以防止人群在出口处拥挤出现意外。

图10 应急与非应急情况下疏散时间对比

综合实验数据分析得到，人数在1 000 人以内时，出口大小为3 m 左右最好，而具体大小需要根据走廊的宽度来决定，出口的数量在一定范围内增加会有作用，太多则会使得疏散时容易出现意外状况。

4 结论

本文研究使用量子原胞与传统的元胞自动机相结合，使得能够更加快速地得到模拟的过程，由于模型为了符合现实随机性，算法中使用了一些随机性的数据来模拟人的主观选择，使得结果会有一些偏差，所以在取模拟结果数据时通过多次实验取平均值。量子原胞与经典元胞自动机的结合，可以更快地获得模拟的过程和结果[6]，但是其是否稳定还是在于元胞自动机部分算法如何设计，所以本文研究设计了一种较为快速且高效的基于量子原胞自动机的教学楼人员疏散模型，并通过实验来验证其可行性。