行人流是行人在时间和空间上的分布状态，它将大量微观个体运动转化为一定区域内的宏观聚集现象。行人流系统是由行人、建筑物、行人设施、障碍物等要素构成的动态、复杂巨系统。行人流系统在各种静态和动态因素作用下，展现了系统性、动态性、异质性、非线性等特征，涌现出各种复杂的宏观自组织现象。本文从行人异质性角度出发，通过研究行人对作用域选择的差异，提出了方向模糊可视域的概念，重点研究了单向行人流、双向行人流和交叉行人流在方向模糊可视域作用下的运动规律和演化特征。本文主要工作体现在以下几个方面：
　　(1)通过考虑行人在作用域选择上的差异性，为更加准确、精细化地模拟行人流的行走特性提出了方向模糊可视域概念，并构建了相应的判定模型。与普通场域模型中无差异的作用域不同，方向模糊可视域充分体现了行人在作用区域选择上的异质性，为行人流进一步建模提供了改进基础。
　　(2)基于方向模糊可视域，建立了单向行人流场域模型，模拟了均匀分布和不均匀分布行人流在单出口和多出口建筑物中的运动过程。模拟结果发现，方向模糊可视域大小对行人流系统的运动效率有重要影响，行人保持较大的可视域能够有效减少系统疏散时间，该结论在初始分布不均匀的行人流场景中更加明显。
　　(3)基于方向模糊可视域的概念，定义了行人个人空间和信息处理空间的模糊分布，差异化描述了行人在不同方向上的作用域，建立了双向行人流场域模型。通过在模糊作用域中引入k近邻法则，定义了行人在个人空间和信息处理空间中相互作用的网络拓扑结构，明确了行人之间的交互不只依赖于物理距离，而且还受到群体间拓扑距离的影响，使得双向行人流仿真更加符合实际的协同交互过程；模拟了不同比例双向行人流的运动特征和宏观自组织现象；分析了行人密度对行人流平均速度、系统流量和疏散时间的影响。
　　(4)基于双向行人流的仿真结果，建立了方向模糊可视域下的交叉行人流场域模型，模拟了行人在交叉区域分层和瓶颈摆动的宏观自组织现象，分析了行人密度对行人疏散时间、系统内行人流平均速度、交叉区域行人流平均速度、横向和纵向行人流平均速度的影响过程。研究发现，通过有效控制交叉区域的行人交叉冲突，可以有效提高系统疏散效率。
　　(5)考虑到行人运动策略选择的差异性，建立了行人合作策略与竞争策略选择的演化博弈模型。基于囚徒困境理论，在方向模糊可视域中定义了行人运动策略演化博弈规则，仿真模拟了不同方向模糊可视域半径、策略调整收益、行人密度、系统规模等因素对行人运动策略选择的影响，为场域模型运动规则改进提供了理论支持。模拟结果发现，方向模糊可视域半径越大，行人运动策略越倾向于竞争策略。当行人保持较大范围可视域运动时，系统将限制竞争策略的优势，实现合作策略和竞争策略的动态平衡，使得行人流保持运动策略的多样性，有效控制行人在疏散过程中的竞争压力。
　　本文对行人作用域选择的差异性进行了深入分析，用方向模糊可视域的定义来描述行人的异质性。分别建立了建筑物内单向行人流、直通道双向行人流和十字交叉行人设施中交叉行人流的场域模型。论文对不同场景下的行人流运动规律进行了仿真研究，对静态和动态影响因素展开了多角度的分析，研究结果能够为行人流运动控制策略的制定提供理论支持。