随着现代社会的发展,建筑物呈现出了各种各样的结构和形式,例如大型的场馆、地下建筑、高层建筑、展览中心等等层出不穷。这些大型场所一方面满足了人们的多元化需求,丰富了人们的精神文化生活,另一方面,给人们带来的安全问题也日益突出。如何能够有效的评估一个建筑物的结构是否能够满足安全疏散的需求,是一个亟待解决的问题,而计算机的人员疏散仿真为其提供了一个良好的参考。　　本文基于人工势能场的基本理论,建立了基于Multi-Agent的建筑物疏散仿真模型,并利用PSO算法对人群疏散进行了仿真,主要工作如下:　　适合于中国人体结构的建筑物空间网格初始化分析。建筑物的空间初始化是疏散仿真中有一个非常关键的地方。本文的研究工作基于中国人体结构统计数据,建立了适合于中国人体结构的建筑物空间网格初始化。在本文的实验中,可对任何一幅CAD图提取空间数据,自动识别建筑物的框架,尺寸等,包括对墙壁,门,障碍物,通道的识别,并自动地以0.4m*0.4m的网格进行划分,并自动地计算出每个网格本身所具有的势能,及其upID,downID,leftID,rightID,为人工势能场势能的计算提供了很大的方便。　　对人工势能场处理障碍物的方法进行了改进。在处理障碍物时,本文采用了人工势能场来处理障碍物的方法,但该理论不能完全描述实际情况,于是本文提出了一种改进的用人工势能场来处理障碍物的方法,并用实验进行仿真,增加了仿真的真实度。　　对建筑物内人员疏散进行了仿真。本文是基于Multi-Agent的仿真模型,并结合PSO算法,利用人工势能场,使得Agent能够从势能高的网格向势能低的网格移动,引导人群向最佳的位置移动,这样人员的位置就不断地进行更新,在遇到障碍物时,个体的势能场将会自动更新并进行判断,有序地朝最终的出口移动,最终完成人群的疏散。　　实验表明,本文对障碍物的仿真和结果给实际情况提供了有效的参考。