基于多智能体行人模拟的建筑规划领域研究前沿

连海涛， 孔宇航， 胡一可， 霍玉佼

(1. 天津大学建筑学院， 天津 300072； 2. 河北工程大学建筑与艺术学院， 邯郸 056038)

行人行为模拟在建筑规划领域的研究通常与计算机科学相结合。其可用于描述行人轨迹，分析时间序列中的行人密度分布、平均速度、路径选择与运动机制等，进而通过人流的动态分析辅助建筑精细化设计。

行人行为模拟研究可追溯至20世纪80年代[1]，其涵盖多个研究领域，包括建筑规划设计、公共人群管理、交通工程等。其研究成果在优化商业布局、保障公共安全、促进公共设施更新等决策中，为政府与建筑师提供了量化的分析方案。

随着计算机技术和人工智能的快速发展，行人行为模拟的研究也在不断深入。常规行为模拟软件采用宏观模型中的吸引子理论，该理论对各项吸引力水平进行量化行人赋值，基于引力级别进行行为运动的再现模拟。区别于上述研究，本文涉及的行为模拟均采用行人社会经济统计数据、空间环境物理参数、行为经济学与视觉心理学理论的预测模型。

一、行为模拟主要研究方向

基于不同侧重点对行为模拟的研究成果进行归类分析，见图1；以视角划分，可分为宏观、中观与微观三个角度；以目标划分，可分为精确性验证与效率性提高两个方面；以内容划分，可分为行动计划、路径选择与运动机制三个层面(见图2)。

图1 行人行为模拟与多智能体行为模拟关系

图2 行人行为模拟研究内容的不同视角

1. 宏观、中观与微观对比分析

行为模拟从不同视角进行分析时，侧重点有所偏差，如表1所示。宏观模拟将群体行为视作密度流，采用类似流体力学的方法进行研究，个体被理解为粒子。模拟只关注集体行为特征，不考虑个体差异性选择。该模型常被用于模拟体育场疏散行为[2-3]以及地铁站人流状态[4-5]。研究重点集中于双向或者多向人流的交叉问题，以及大规模模拟与计算机负荷的平衡问题[6]。

表1 宏观、中观与微观模拟对比分析

中观模拟通过空间形构指引行人运动，采用视觉生态理论与空间句法理论进行研究，关注集群性运动而非个体性，且不考虑个体间互动。该模型常用于模拟展览馆与博物馆的自发性参观行为。

微观模拟以个人角度构建，个体被视作理性经济人，采用行为经济学的最大效用理论进行空间决策，例如个体对多目的地的先后次序及路径选择。仿真过程中关注个体差异性选择。部分微观模型将行为空间视为连续性空间，例如社会力模型[7-8]。其余模型将空间视为离散环境，例如元胞自动机模型[9]。微观模拟被集中用于研究休闲购物行为、参观行为和自由活动行为。

2. 不同层面交互作用

建筑规划师关注空间中的影响因素以及其如何作用于个体运动。空间中的行为主体分为两种，一为强目的性，例如前往某个特定空间；二为弱目的性或无目的性。

行人行为模拟的三个层面分为行动计划、路径选择和运动机制。行动计划是指行人出行前既定的活动目标，该目标是运动驱动的决定性影响因素。路径选择代表行人为完成活动目标所确定的行动路径。运动机制指行人行动机理，比如运动方向、步长、障碍回避方法等。

三个层面的研究并非独立完成。部分学者针对某一层面进行研究，在非相关层面上参考他人研究成果。部分学者针对其中两个层面进行合并研究，例如，Hoogendoorn等[10]在2004年提出了购物行为模型，其整合了行动计划和路径选择。Borgers等[11]也将两者结合进行研究，通过智能体的经济社会参量生成行动计划与行为路径，包括目标点、多目标点的排序以及路线。部分学者将三个层面进行整体研究，通过社会经济属性生成行动计划，再由计划产生行为路径。在此过程中，同时考虑智能体局部运动机制及所受到的视觉引力。

3. 精确性验证及效率性提高

行人行为模拟目标分为两个方面：其一是模拟的精确性，即通过仿真实验结果与实测数据之间的拟合程度验证；其二是模拟的效率性，随着城市的发展，庞大的计算要求与计算机自身瓶颈之间的矛盾也颇受关注。例如意大利米兰设计周需对容纳20万人的区域进行场景模拟，受限于计算机负荷，模拟算法被迫进行改进提高[12]。

二、多智能体行为模拟主要研究方向

多智能体行为模拟在建筑规划领域中属于微观视角和精确性验证的研究范畴，在此对行动计划、路径选择与运动机制三个层面的研究方向分别进行评述。

1. 行动计划和路径选择

出动计划影响因素涉及行为主体、空间和时间。该领域的学术成果既有对单个因素的深入研究，又有对多因素的耦合作用研究。

在基于行人自身的经济社会属性的行动计划研究中，2001年英国UCL大学和德国奥斯纳布吕克大学的学者[13]借助经济社会特征——收入和性别，生成了智能体的行动计划，因其考虑要素较少，故模型简洁，但适用范围有限。部分学者将空间物理属性与社会经济特征进行综合考虑，评估其对行动计划的影响，例如，Arentze等[14]在2001年提出作为外部因素——购物场所体量、目标距离及服务设施方位，也是行动计划的决定因素。也有学者将时间要素、空间物理属性与社会经济特征进行整合研究。例如，Zhu等[15]在2006年提出了基于时间变化的行为模拟数学模型，定量分析了绝对时间与相对时间对于行动计划的影响。该类研究涉及因素较全，故模拟精确性高，但模型相对复杂。行动计划是路径选择的前提和基础，其理论体系虽未完善，但原理方法已得到普遍推广，见图3。

图3 路径选择原理示意

强目的性人群的运动轨迹取决于个体行动计划，其基于行为经济学理论，是空间行为决策方向的研究。在此范畴内，离散选择模型和经验行为模型为主流模型。20世纪80年代，离散选择模型应用较多，其理论基础是亚当·斯密提出的最大效用理论，例如，Borgers等[11]单目的单程最短路径优化模型和Hoogendoorn等[10]多目的多程离散模型。但是，随着研究的深入，最大效用理论中理性人假设开始受到质疑，特别是面对复杂环境。2010年，Zhu等[16]基于有限理性原则提出了经验行为模型，该模型提出更倾向于非最优化满意选择。其评估了行人做决策时的计算量限值，当计算量超过限值时，采用直觉和经验替代计算，它更加真实有效地反映出行为人在复杂环境中的决策机制。

弱目的性或无目的性的行人易受周围空间环境中视觉要素的影响，甚至改变预先设定的路径，其空间选择属于视觉心理学理论的研究范畴。Penn和Turner[17-18]2002年提出自发性行人运动模型——体外视觉框架模型，其理论基础是吉普森视觉生态理论和比尔的空间句法理论。该模型的研究目的在于通过静态视觉观察进行空间认知，关注空间形构对行为的影响，其重视中观尺度的集群性行为，且不考虑起点、终点、吸引点以及个体间的相互作用。该模型多适用于展览类空间，因其忽略了行为人的行动计划，故在商业空间中的模拟效果较差。

与视觉生态理论并行的视觉刺激理论是视觉理论中的另一分支。Merrill等[19]1996年提出人类对外部环境的感知80%以上通过视觉实现。Krieg-Brucknerd等[20]于1998年认为感官表现、行为表现和空间知识表达呈三角级关系进行相互作用，三者共同作用下的信息集合度将引导行人的运动。Chen[21]于2011年首次提出视觉注意力模拟平台，并通过实际案例进行了验证。但由于其采用定性描述方式对吸引力进行级别划分，故精确性有待考证。基于Chen的研究成果，Wang等[22]于2014年首次提出了视觉吸引力的定量算法，虽完成了精确性验证，但是最终模型的参数赋值较为主观。

Jalalian等[23]首次将行人行动过程中头部的摆动及方向层面的微差等要素加入其视觉模型，且基于视觉模型数据和机器学习算法，探索视觉刺激与行人的位置、移动速度及头部朝向之间的作用关系，提出行人空间选择的内部作用机制。因模型缺少模拟验证，故其精确性有待考证。

2. 运动机制

运动机制的原理可以分为三种，分别是力学方程、行为规则和目标优化，例如社会力模型是基于社会力方程，通过合力引导行人行为，同时考虑环境障碍物的影响。

近年来的研究多为针对特殊环境提出的优化模型。Kaneda等[24]建立了基于智能体的人流模拟平台，通过适当添加辅助目标点及提出避让障碍物的新算法，使智能体能够在复杂环境中准确选择通行路径，见图4。Gaoqi等[25]建立了障影模型，提高了行人转弯运动模拟的精确性。Musse等[26]建立了群组行为模型，提出在博物馆参观行为中，群组运动方式更为突出。Loscos等[6]提出了群组运动模拟方法,指出在拥挤街道中行走，群体中个体间存在明显的跟随效应。

除此之外，个体感受也是研究的重点。例如，Melnikov等[27]提出了基于人体热感的数学模型,研究指明了热带室外公共空间中行人的运动特征，包括不同体感温度位置点的行人运动速度差别较大，以及行人通常首先抵达遮荫场所再继续前行等。

图4 辅助目标点

三、结 语

本文对行为模拟和多智能体行为模拟进行了文献的梳理与分析。在行为模拟中，首先对宏观、中观与微观视角进行了对比总结；其次，对行动计划、路径选择和运动机制的交互作用进行了分析说明；再次，提出了精确性验证与效率性提高两个主要目标。

在智能体行为模拟中，起初界定了多智能体行为模拟方法在理论框架中的定位。随后，分别对出行计划、路径选择与运动机制三个层面的研究成果进行了评述。

随着行人行为模拟研究的不断深入，基于行人社会经济统计数据、空间环境物理参数、行为经济学与视觉心理学理论的预测模型可为建筑精细化设计提供可靠的数据支撑。