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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于Agent的人流模拟模型构建和模拟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：CN119941065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510106660.6，技术领域涉及：G06Q10/067；该发明授权一种基于Agent的人流模拟模型构建和模拟方法是由张怡;李建良;陈浩阳设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Agent的人流模拟模型构建和模拟方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于Agent的人流模拟模型构建和模拟方法，包括构建区域模型，景区均匀划分成若干网格，设定网格的基础属性、承载属性和可达属性以构建网格属性，所有网格属性共同构成景区的区域模型；构建实体模型，设定游客的基础属性、游览属性和状态属性以构成游客的实体模型；构建行为模型，基于实体模型设定游客的景点滞留决策、景点选择决策、游客移动速度、退出决策以形成该游客的行为模型；人流预测，设定若干游客信息以生成若干实体模型，实体模型带入行为模型和区域模型，单独预测每个游客在区域模型内的移动路径，以预测不同景区内人流的变化情况。本发明能够预测景区特定时段内不同景点内的人流变化情况，以便提前预测景区整体的游客承载量。

本发明授权一种基于Agent的人流模拟模型构建和模拟方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Agent的人流模拟模型，其特征在于，包括， 构建景区的区域模型，景区均匀划分成若干网格，设定网格的基础属性、承载属性和可达属性以构建网格属性，所有网格属性共同构成景区的区域模型； 构建游客的实体模型，设定游客的基础属性、游览属性和状态属性以构成游客的实体模型； 构建游客的行为模型，基于实体模型设定游客的景点滞留决策、景点选择决策、游客移动速度、退出决策以形成该游客的行为模型； 人流预测，设定若干游客信息以生成若干实体模型，实体模型带入行为模型和区域模型，单独预测每个游客在区域模型内的移动路径，以预测不同景区内人流的变化情况； 所述景点滞留决策的依据包含两个条件：首先，当游客对当前景点的兴趣度降至该景点的最低兴趣度以下时，游客将倾向于离开；其次，若游客在当前景点的停留时间超出了合理时长，同样会触发离开的决定，针对当前景点，兴趣度更新的公式为： SIVi,current,t＝1-IDRi，current1-ADTi，current×SIVi，current,t-1-MIVi,current， 其中，SIVi,current,t和SIVi,current,t-1代表了第i个游客对当前景点t时刻和t-1时刻的兴趣值，IDRi,current表示第i个游客对当前景点的兴趣值衰减率，ADTi,current表示了第i个游客对正在参观景点的兴趣值恢复率，MIVi,current表示了第i个游客对当前景点的最小兴趣值； 所述景点选择决策遵循一个优先级规则，即游客在尚未游览的景点中，基于当前的兴趣度值进行评估，并选择具有最高兴趣度的景点进行参观，针对未参观景点，兴趣度更新的公式为： SIVij，t＝IRRi，j–1SIVi，j,t-1-MAVi，j， 其中，SIVi,j,t和SIVi,j,t-1表示第i个游客对于第j个景点在t时刻和t-1时刻的兴趣值，IRRi,j表示第i个游客对第j个未参观景点的兴趣度恢复率，MAVi,j表示第i个游客对第j个景点的最大兴趣度； 所述游客移动速度的公式为： 其中，SRx,y,t代表了在x，y坐标位置对应网格内t时刻下的速度比例，SCx,y,t代表了x，y坐标位置对应网格内总人数与最大承载量的比例； 所述退出决策包括获取游客的状态属性，判断未参观景点列表是否为空，是，离开景区，否，从未参观景点列表中选取兴趣度最高的景点进行下一步参观； 所述退出决策包括通过能量计算公式确定游客当前能量值是否低于能量阈值，是，离开景区，否，继续游玩； 所述退出决策包括获取游客的移动速度，判断游客移动至最近出口的时间否超过景区关闭时间，是，离开景区，否，继续游玩； 所述游客能量更新计算公式为： 其中，Ei,t和Ei,t-1代表了第i个游客在t时刻和t-1时刻的能量值，EDRi代表了第i个游客的能量衰减率，Emini代表了第i个游客的能量最小值； 所述人流预测包括通过Optuna优化区域模型和实体模型参数，所述Optuna优化包括通过损失函数判断优化结果；所述损失函数为： 其中，N表示了数据涉及景点的数量，Yi为第i个景点下真实参观时间分布，为第i个景点下模拟程序获得的参观时间分布，为整个景区真实平均参观时间，T为整个景区模拟平均参观时间，λ表示了总平均参观时间的重要性。

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