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讲师大咖面对面，有问有大收获多。这类模型可以将人定义为个体，但由于所有个体均受到同一函数相同的影响，且会以一定的方式对这种影响产生反作用，因此实际上削弱了个体行为。该函数或者按照现实生活中人员的行为来建立，或者引用其他从事人体行为模拟研究领域的成果(例如，磁模型的方程来源于物理学)。复杂行为模型通过复杂的物理方法来含蓄表示行为决策准则。此类模型一般基于第二手数据的应用，包括心理的或社会的影响，因而它依赖于第二手数据的准确性与有效性。基于行为准则的模型预先规定了一套人员的行为准则，然后再根据这些准则来确定疏散过程中人员的行为。例如，“假如人在一个充满烟气的房间里，他会通过最近的出口离开”等类似准则。但是，这种行为决策方式会导致人员在相同的环境下以某种确定的方式进行反应，从而与实际中的人员反应有所差异。
人工智能模型将个体人员设计成能对周围环境进行智能分析的模拟人或与之相近的智能人，因此可以准确地表现其决策过程，但这会使用户对人员行为的控制权被计算机所代替。
3.人员行为特性
火灾是具有突发性的意外事件，伴有火焰、浓烟、强烈的热辐射、噪声和有毒气体，常在短时间内给人以毁灭性的伤害。身处火场的人们往往需要承受巨大的心理压力，从而表现出各种各样的异常行为。研究发现，不同的心理素质、阅历和经验，会导致人在遭遇火灾时，呈现不同的心理反应和行为。但是，如果在遭遇火灾时，能保持良好的心理状态，及时采取自救行动，往往能够化险为夷，成功疏散，避免伤亡。
对于人员特性的考虑可以分为两方面，即单个人员独立考虑和全局考虑。大多数模型可以根据用户要求或计算机自动设定每个人员的移动属性(如步行速度)，并记录每个人员在任何时刻的移动历史轨迹。这类模型也不排除群集行为特性，但它是按单个人员检查和分配各自的移动特性的，它需要较多的计算机容量，程序处理的难度也稍大。另一类是按群集方式来考虑人员的移动特性，它将一群或一组人群按同一特性考虑，即将一群人按同一移动速度考虑，认为他们同时到达或离开建筑物的某个网格节点，它具体计算建筑内人员疏散成功率，其操作简单，使用方便，运行速度也较快。
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