社会力行人仿真：分子动力学方法的 Gear 法与链接列表优化

本文档深入探讨了"论文研究-社会力行人仿真模型的分子动力学方法实现"这一主题。社会力模型在行人仿真领域具有重要意义，它模拟了人类在社会环境中如何相互作用和自组织。论文首先回顾了当前社会力模型的研究现状，指出了存在的问题，如如何准确模拟复杂的行人行为和群体动态。 社会力模型的核心理念是基于个体之间的相互作用力，这些力包括吸引和排斥，以解释行人如何遵循社会规范进行移动。然而，传统的社会力模型在处理大规模群体时可能会遇到计算效率低下的挑战。为解决这个问题，作者将分子动力学中的 Gear 预测校正法引入到社会力仿真模型中。这种方法通过预测未来的运动状态并进行修正，提高了仿真精度和效率。 在仿真技术方面，作者提出了基于柯朗条件的行人仿真显式方法，这有助于确定最小的时间步长，确保模拟的稳定性。同时，为了进一步加速计算过程，文章引入了链接列表元胞（linked-list cell method）算法。这种数据结构通过减少不必要的碰撞检测，显著减少了仿真时间，使得大规模行人场景的模拟成为可能。 编程实现上，作者构建了一个框架，使用 VC++ 进行编程，实现了上述理论和算法。实验结果显示，结合减速避让机制的社会力模型能够更好地反映现实世界的行为，而链接列表元胞法则显著提升了仿真性能。通过实验证明，这种方法不仅能够重现自动渠化等行人自组织现象，还为更深入理解城市空间规划和交通管理提供了有力工具。 这篇论文提供了一种创新的社会力行人仿真模型实现方法，通过分子动力学和优化的数据结构，提高了模拟的真实性和计算效率，对于行人行为模拟和智能交通系统的设计具有重要的理论与实践价值。