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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种建筑行人仿真统计与分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120336888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510789078.4，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种建筑行人仿真统计与分析方法是由王大川;彭茜;张紫薇;吴思琳设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑行人仿真统计与分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种建筑行人仿真统计与分析方法，属于仿真技术领域。本发明通过常态行人循环模拟和紧急疏散仿真，结合统计分析、数据可视化和优化算法，提供了一种全面的行人行为评估与优化方案。系统通过KD树管理行人密度，利用ScottPlot进行实时数据可视化，生成一维、二维和三维图表，直观展示建筑内行人分布和流动情况。在紧急疏散场景中，系统通过算法动态规划路径，结合拥堵度量的启发式函数，识别并缓解潜在的瓶颈区域。仿真系统能够收集丰富的统计数据，包括疏散时间、人流分布、拥堵点分析等，为建筑物的安全设计改进和应急预案制定提供科学依据。

本发明授权一种建筑行人仿真统计与分析方法在权利要求书中公布了：1.一种建筑行人仿真统计与分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、系统需求分析，明确仿真目标，评估建筑的安全疏散能力和日常人流动线优化，使用BIM软件或CAD软件进行建模，并收集建筑物的具体信息； S2、环境与智能体模型的建立，构建精确的三维建筑环境模型，包括静态元素和动态元素，并定义Agent的状态空间、行动空间和奖励函数； 在步骤S2中，定义Agent属性和状态空间，Agent属性包括速度、感知半径、行为目标；不同类型的行人表示为成人、儿童、老人，行人分配特性包括速度、反应时间、感知范围；同时定义Agent运动模型的状态空间、行动空间和奖励函数； 其中Agent运动模型的状态空间定义了在仿真环境下的位置状态、速度状态和行为状态； 位置状态： 用三维坐标表示Agent在建筑三维空间内的具体位置，其随时间变化反映Agent的移动轨迹； 速度状态： 由速度矢量描述，代表Agent在各个方向上的移动速度大小和方向； 行为状态： 设定Agent有三种基本行为状态包括行走、等待和奔跑，以用一个状态变量S来表示Agent的行为状态，； Agent运动模型的行动空间采取的行为操作包括移动行为和转向行为，如下所示： 向前移动步长为，根据速度状态和时间间隔计算新位置，表示为： ； 其中，是Agent的旧位置，是采取移动行动后的新位置； Agent的总奖励函数：； 位置相关奖励：用于体现Agent与目标位置或安全出口的接近程度； 靠近目标奖励使用距离的倒数作为奖励，假设Agent的目标位置为，其当前位置为，靠近目标奖励表达式为 ； 其中为一个极小的常数，避免分母为零； 当Agent成功到达安全出口时，给予一个较大的正奖励，此时为到达安全出口奖励； 路径长度奖励：用于衡量Agent移动路径的效率； Agent完成一次移动计算其实际走过的路径长度与理论最短路径长度的比值，其路径长度奖励定义为，其中是一个比值系数，； 若Agent的路径接近理论最短路径，接近1，比较小；若Agent走了很多弯路，较大，会更小或为负； 协同奖励：反映智能体间的协作行为； 设Agent帮助的其他Agent数量为，则协同奖励的表达式为，其中为一个系数； 越多，协同奖励越高，鼓励Agent之间相互协助； 为奖励函数的权重； S3、常态行人循环模拟：Agent基于马尔可夫决策过程选择路径，实时采集数据，结合路径偏差率评估设施布局合理性，并通过ScottPlot对一维、二维和三维图表进行实时可视化显示； S4、紧急疏散模拟：当触发紧急事件，Agent目标切换为逃生，激活协同救援规则，基于算法预计算到安全出口的最短路径，结合DWA实时避障，通过KD树管理障碍物更新路径集合，利用奖励函数引导Agent行为，采用3D轨迹回放标注拥堵点和救援事件，生成图表量化评估出口利用率与协同效率； S5、多模式对比与优化：对比常态与紧急数据，运用Python的Matplotlib和Tableau生成热力图、时间序列图，结合DBSCAN聚类算法分析，识别建筑设计缺陷和高频拥堵区域，提出针对性的布局优化方案； S6、迭代验证：依据仿真结果分析反馈，调整智能体行为参数或环境模型，重新进行仿真；设定关键指标阈值，持续迭代直至满足理想的疏散效率和行人循环效果。

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