馬占軍， 丁 寧,2

(1.中國人民公安大學(xué)偵查學(xué)院， 北京 100038； 2.中國人民公安大學(xué)公共安全行為科學(xué)實驗室， 北京 102623)

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)和人口的快速增長，社會矛盾日益突出，由此引發(fā)出一系列社會安全事件，此類事件若處置不當(dāng)，將會造成重大的財產(chǎn)損失和人員傷亡。當(dāng)前，大部分學(xué)者都傾向于通過算法模型及計算機(jī)仿真研究社會安全事件，利用系統(tǒng)動力學(xué)相關(guān)理論研究此類事件的演化規(guī)律及行人安全疏散等問題。當(dāng)前針對突發(fā)事件的行人疏散模型主要有元胞自動機(jī)模型[1-4]、社會力模型、基于Agent(智能體)的模型[5-6]。突發(fā)事件的演化是一個較為復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng)，對于情景演化問題的行人研究，需遵循“情景- 應(yīng)對”這一基本范式，基于Agent(智能體)的仿真建模技術(shù)能夠更好地模擬智能體與周圍環(huán)境的交互行為，更加符合“情景- 應(yīng)對”的模式。

基于此，運用Agent的仿真模型研究個體行為、環(huán)境建模、構(gòu)建社會安全事件演化仿真模型更加適合當(dāng)前研究趨勢和需求。目前國內(nèi)相關(guān)研究也取得較大進(jìn)展，常丹等[7]引入系統(tǒng)動力學(xué)理論構(gòu)建社會安全類突發(fā)事件情景演化模型，并以某公眾維權(quán)事件為例進(jìn)行模擬仿真得出了社會矛盾水平、應(yīng)急疏導(dǎo)和謠言煽動是該類事件演化的核心因素。伍京華等[8]提出了基于Agent的情感映射的勸說模型及系統(tǒng)。張繼成和羊秋玲[9]基于多Agent仿真發(fā)現(xiàn)當(dāng)對Agent做出方向指引，能夠極大地提高疏散效率。張俊瑞等[10]建立了基于多Agent的煤礦井下礦工逃生模型(UCMEM)?？紫榭齕11]研究了基于多智能體體育場館人群疏散模型，真實模擬了體育場館人群疏散狀態(tài)。盧娜等[12]構(gòu)建了基于Agent決策行為的地下礦火災(zāi)疏散仿真復(fù)合模型，研究如何做出快速準(zhǔn)確疏散決策的智能行為。

相對于那些復(fù)雜的仿真理論和算法公式來講，研究者更傾向于選擇較為直觀、簡便的仿真工具。AnyLogic作為一款具備多方法聯(lián)合建模功能的仿真軟件，吸引著越來越多的學(xué)者[13]。目前，AnyLogic仿真建模在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如，鄭丹和薛鵬[14]利用AnyLogic有效地模擬了復(fù)雜的疏散行為，證明了AnyLogic能夠很好地模擬人員運動的復(fù)雜過程。趙振武和李新源[15]進(jìn)行了基于AnyLogic的機(jī)場旅客安檢流程仿真與優(yōu)化的研究。周文科等[16]借助AnyLogic軟件展現(xiàn)人群隨火災(zāi)發(fā)展程度演變的速度變化過程和路線選擇結(jié)果模擬。綜上所述，目前仿真方法多應(yīng)用于應(yīng)急疏散、安檢優(yōu)化、交通樞紐等領(lǐng)域，其中人員疏散大多都是針對火災(zāi)等緊急情況的仿真研究，缺乏以多智能體仿真技術(shù)針對在公共場所發(fā)生社會安全事件的相關(guān)仿真研究。

本文以北京西單大悅城砍殺事件為例，通過AnyLogic平臺搭建西單大悅城6F的物理環(huán)境，設(shè)定行人邏輯、參數(shù)、函數(shù)、行為狀態(tài)等，嘗試還原了此次砍殺過程及傷亡情況，隨后加入應(yīng)急疏散行為進(jìn)行了對比實驗。結(jié)果顯示，當(dāng)突發(fā)社會安全事件時，迅速疏散人群可大大減少人員傷亡，且合理的救援人員數(shù)量會縮短事件處置時間，提高應(yīng)急疏散效率，但過多的逆向人流會干擾密集人群的疏散行為，反而降低疏散效率。

1 案例及調(diào)研

2018年2月，在北京西城區(qū)西單大悅城商場6F發(fā)生持刀砍殺事件，由于信息誤導(dǎo)，救援延誤，疏散不及時，導(dǎo)致現(xiàn)場人群多為觀望停留狀態(tài)，結(jié)果造成1死12傷的重大人員傷亡。像此類公共場所，一旦突發(fā)社會安全事件，要求相關(guān)工作人員迅速、合理地采取相關(guān)措施進(jìn)行處置，需快速、有效地疏散群眾，將安全風(fēng)險降到最低。因此，開展此類突發(fā)社會安全事件的相關(guān)研究具有重要的現(xiàn)實意義。

為減少實驗誤差，使仿真實驗中商場內(nèi)人流量及物理環(huán)境與實際情況相近，對西單大悅城商場進(jìn)行了實地調(diào)研，獲取商場平面圖，估算記錄了單位時間內(nèi)的人流量：西單大悅城商場內(nèi)部每層，除去銷售及其他工作人員，白天人流量每10 min可以達(dá)到160人左右，晚間高峰能達(dá)到250人左右，商場內(nèi)部每層有3～4名保安進(jìn)行巡邏。

2 疏散仿真建模

2.1 平臺簡介

AnyLogic軟件具有豐富的插件庫，不僅具有直觀友好的圖形界面，同時又完全基于Java語言開放易用的編程方式，能夠勝任絕大多數(shù)情況下的仿真工作，它支持多種建模方法，包括多Agent、離散時間、系統(tǒng)動力學(xué)等。

2.2 社會力模型

人員仿真以行人庫為基礎(chǔ)，行人庫作為行人仿真及人群分析的主要工具，可以對行人在連續(xù)空間內(nèi)按照一定規(guī)則移動，以及周圍環(huán)境(如墻壁、十字轉(zhuǎn)門、電梯等)的交互作用進(jìn)行仿真。行人庫的核心是Helbing[17]在1995年提出來的社會力模型,它可以反映出行人之間以及行人與外界之間的作用力，同時也可以模擬行人自組織現(xiàn)象、逃生行為。其動力學(xué)方程為：

(1)

(2)

目前也有學(xué)者對初始社會力模型進(jìn)行改進(jìn)后模擬出緊急疏散情景[17-19]，但大多都缺乏真實情景的模擬，AnyLogic行人仿真基于社會力原理，仿真效果更加貼近真實情景。

2.3 仿真流程及參數(shù)設(shè)定

本次仿真運行以秒為計時單位，通過搭建邏輯流程圖、設(shè)定智能體狀態(tài)定義行人的各項活動及變化，商場內(nèi)的顧客(Consumer)、歹徒(Criminal)、安保人員(Security)會按仿真環(huán)境進(jìn)行有規(guī)則的移動，對周圍環(huán)境包括墻壁和行人會有交互行為，即前文所述社會力模型中的相互作用力。此外，可直接調(diào)用軟件自帶Java語言的相關(guān)函數(shù)定義行人在商場中的就餐、排隊等延遲行為。

(1)顧客(Consumer)的狀態(tài)包括3部分，分別是OutOfShop(離開餐館)、InShop(進(jìn)入餐館)及dead(死亡)。其中，以Ped Wait模塊描述Consumer在餐館的用餐停留行為，以延遲時間Uniform(10，20)表示智能體在該區(qū)域的停留時間約為10～20 min，設(shè)定其初始速度為1 m/s，以上時間較符合日常生活中行人正常的用餐時間及行走速度。

(2)歹徒(Criminal)的狀態(tài)共有4個部分，分別為waiting(就位)、chasing(追逐)、killing(砍殺)、catched(被捕)，其中設(shè)定歹徒持續(xù)追逐目標(biāo)，反復(fù)進(jìn)行砍殺行為，直到牽制被捕。歹徒在追逐狀態(tài)下其初始速度要大于正常行走的行人速度，否則無法追趕到目標(biāo)進(jìn)行砍殺行為，故設(shè)定其初始速度為2 m/s。

(3)安保人員(Security)的狀態(tài)包括3個部分，分別為scan(巡邏)、find(鎖定歹徒)及fight(抓捕)。安保人員正常情況下與行人速度相近，當(dāng)砍殺發(fā)生后，系統(tǒng)會自動調(diào)整其速度對歹徒進(jìn)行追趕，設(shè)定其初始速度為1 m/s。

2.4 建筑環(huán)境搭建

依據(jù)西單大悅城6F平面圖，利用行人庫空間模塊中的墻、目標(biāo)線、矩形區(qū)域等工具描繪物理環(huán)境，藍(lán)色個體可作為商城安保人員，繪制完成后的基礎(chǔ)環(huán)境2D仿真界面如圖1所示。

圖1 仿真2D界面

3 實驗結(jié)果與分析

在北京西單大悅城砍殺事件中，由于信息誤導(dǎo)，顧客大多為停留和觀望狀態(tài)，即使有部分人員在進(jìn)行疏散，但范圍較小，效率較低，導(dǎo)致在有限的空間內(nèi)，持刀歹徒可以對人群進(jìn)行持續(xù)傷害，從而造成了1死12傷的重大人員傷亡。

本次仿真是在AnyLogic 8.5.2上運行的，由于仿真模擬存在一定的不確定性，因此需要多次運行每個方案，統(tǒng)計數(shù)據(jù)并求得平均值。為了減少不確定性的影響，在模型參數(shù)設(shè)定完畢以后，對仿真所得數(shù)據(jù)進(jìn)行相對平均偏差分析，結(jié)果見表1。

3.1 模型驗證

為驗證此次仿真實驗的有效性，通過對仿真相關(guān)參數(shù)的設(shè)定，嘗試還原了此次砍殺事件的傷亡情況。當(dāng)砍殺發(fā)生時，設(shè)定周圍人群狀態(tài)表現(xiàn)為停留、觀望、疏散緩慢等狀態(tài)，以此來展示人群在上述狀態(tài)情況下導(dǎo)致的襲擊者持續(xù)傷害人群的結(jié)果。為控制變量，依據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)，設(shè)定保安數(shù)量為4人，當(dāng)該層內(nèi)部人數(shù)達(dá)到160人時，開始砍殺行為，并反復(fù)經(jīng)過15次仿真實驗，擬定為方案一，統(tǒng)計仿真結(jié)果，并計算多次試驗所得結(jié)果的相對平均偏差值，相關(guān)數(shù)據(jù)如圖2所示。

表1 方案一詳細(xì)數(shù)據(jù)

圖2 方案一傷亡情況統(tǒng)計圖

如表1，在反復(fù)15次仿真結(jié)果統(tǒng)計中，相對平均偏差僅為0.036，可以說明多次仿真所得結(jié)果之間無顯著差異。

由圖2可見，當(dāng)人群被設(shè)定為停留、觀望、疏散緩慢等狀態(tài)時，歹徒的襲擊目標(biāo)范圍較大，導(dǎo)致襲擊者可以在較短的時間內(nèi)持續(xù)不斷的對周圍人群進(jìn)行砍殺襲擊，平均傷亡人數(shù)達(dá)到了13.4人，與原事件傷亡結(jié)果相近，且實驗數(shù)據(jù)趨勢穩(wěn)定，可有效證明本次仿真實驗的真實性。

3.2 優(yōu)化實驗

為驗證人群應(yīng)急疏散對此類社會安全事件的重要影響，將上述仿真中的邏輯流程進(jìn)行一定調(diào)整，在砍殺發(fā)生后，設(shè)定人群狀態(tài)為躲避或緊急疏散，優(yōu)化后的實驗流程如圖3所示。

圖3 優(yōu)化實驗仿真流程圖

依據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)，每小時進(jìn)入商場6F的人流量約為900人，保安數(shù)量為4人，在當(dāng)前內(nèi)部人數(shù)達(dá)到160人時，點擊開始按鈕，人群開始逃生、疏散，救援人員趕赴現(xiàn)場進(jìn)行處置，反復(fù)進(jìn)行15次實驗，擬定為方案二，統(tǒng)計傷亡數(shù)量，并將該數(shù)值變化與方案一得出的傷亡情況進(jìn)行對比得出以下數(shù)據(jù)：

圖4 方案一與方案二傷亡情況對比

分析圖4可見，在對原仿真實驗進(jìn)行疏散優(yōu)化后，傷亡數(shù)量明顯下降，平均傷亡數(shù)量由13.4人降至3.1人?？梢?，當(dāng)砍殺發(fā)生后，商場內(nèi)部工作人員及救援人員提高警惕，在合理控制現(xiàn)場狀況的同時，對周圍人群傳達(dá)危險信息并迅速展開疏散工作，無論是引導(dǎo)人群躲避襲擊逃離到相對安全的區(qū)域，或是采取疏散至安全出口等應(yīng)急處置措施，都可大大減少傷亡。

3.3 保安數(shù)量討論

安保人員作為事件發(fā)生后的第一救援力量，在此類社會安全事件防控中至關(guān)重要，訓(xùn)練有素的保安人員不僅可以提高疏散效率，同時也可以更有效地處置事件，控制現(xiàn)場。

(1)抓捕時間

在優(yōu)化后的人群疏散實驗過程中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)保安數(shù)量為1人時，現(xiàn)場難以控制，由于武力對比懸殊，保安無法順利牽制歹徒，通過多次實驗，當(dāng)保安數(shù)量至少為2人時，才能有控制現(xiàn)場，抓捕歹徒。故此，分別設(shè)定保安數(shù)量為2～6人，并重復(fù)進(jìn)行25組實驗，統(tǒng)計了控制現(xiàn)場抓捕襲擊者所用時間的數(shù)據(jù)如圖5所示。

圖5 保安數(shù)量與抓捕時間關(guān)系變化

觀察分析圖5，當(dāng)安保人員數(shù)量為2人時，由于人數(shù)劣勢，控制現(xiàn)場需要花費較多時間，當(dāng)保安數(shù)量逐漸增加時，抓捕時間相應(yīng)減少，呈下降趨勢。根據(jù)仿真結(jié)果可見，當(dāng)安保人員數(shù)量相對增加時，控制現(xiàn)場將更加有利。

為得出最佳保安數(shù)量，再次增加保安人數(shù)進(jìn)行實驗，發(fā)現(xiàn)抓捕時間出現(xiàn)異常變化，如圖5，當(dāng)保安數(shù)量為7人時，平均抓捕時間為29.48 s，抓捕時間反而增加，為再次驗證，設(shè)定保安數(shù)量為8人，平均抓捕時間為33.72 s，抓捕時間繼續(xù)增加，隨后觀察仿真動畫發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致抓捕時間增加是由于出現(xiàn)人群逆流。當(dāng)保安數(shù)量過多時，保安逆向沖進(jìn)疏散人群，會延誤救援行為，反而降低效率。這說明過多的救援人員對現(xiàn)場處置及人群疏散有一定干擾，事件發(fā)生后，救援人員需要逆向沖入人群密集區(qū)域，一方面會拖延救援時間，另一方面可能會造成疏散行人流的紊亂，導(dǎo)致更壞結(jié)果的發(fā)生。依據(jù)實驗結(jié)果推測，為有效預(yù)防及處置突發(fā)事件，商場內(nèi)配置4～6名保安較為合理。

(2)疏散效率

為研究保安數(shù)量對疏散效率是否存在影響，以不同保安數(shù)量為變量，在保證最佳保安數(shù)量上限范圍下，分別設(shè)定數(shù)量為2、3、4、5、6人進(jìn)行仿真實驗，每組實驗依舊重復(fù)25次，在單位時間內(nèi)，統(tǒng)計到不同保安數(shù)量下平均疏散人數(shù)如圖6所示。

圖6 保安數(shù)量與疏散人數(shù)關(guān)系

分析圖6可見，單位時間內(nèi)，保安數(shù)量與疏散效率呈正相關(guān)影響，當(dāng)保安數(shù)量逐漸增加時，所疏散出去的人數(shù)相應(yīng)增加，疏散效率有所提高。

另外，為避免人群逆流對疏散及救援過程的影響，商場內(nèi)安保數(shù)量不宜過多。

4 結(jié)語

本文基于多Agent仿真，借助AnyLogic軟件構(gòu)建了西單大悅城砍殺事件的疏散模型，分析驗證了行人應(yīng)急疏散在突發(fā)社會安全事件中的重要意義。根據(jù)仿真實驗結(jié)果，當(dāng)救援人員數(shù)量過多時，會對疏散工作和救援時間有所干擾，反而降低救援效率。據(jù)此，公共場所諸如大型商場內(nèi)的工作人員應(yīng)提高警惕，并具備基本的突發(fā)事件防控處置能力，在人員配置方面應(yīng)綜合考慮個人素質(zhì)及該場所人流狀況，配置合適的保安數(shù)量，爭取人力資源配置收益最大化。此次研究同時也證明了基于Agent的仿真能夠較好地模擬突發(fā)事件演變過程及行人運動情況，可服務(wù)于管控策略優(yōu)化、反恐處突和消防救援等領(lǐng)域，對社會安全事件相關(guān)研究具有重要的借鑒意義。

本次研究引入具體案例，同時完善了實驗流程和邏輯參數(shù)設(shè)置，在一定程度上減少了實驗誤差。但仍有一些不足，如人群疏散中個體差異對疏散效率的影響，疏散過程中人群心理素質(zhì)以及選擇疏散路徑的心理博弈，救援人員與歹徒的武力值對比以及保安巡邏路線對事件處置效率有無影響等。在后續(xù)研究中，將繼續(xù)對模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，展開進(jìn)一步研究。