近年来,公共场所中由于大规模的人群活动带来的安全事故频繁发生,公共安全问题受到了社会各界的广泛关注。如何在事故发生时迅速采取应对措施或者通过预测来避免事故的发生变得极为重要。传统的疏散演习费时费力且不能真实反映出紧急情况下行人的迷茫和惊慌等情绪,而利用计算机人群仿真技术可以在有效降低成本的同时提高安全性,因此利用虚拟人群仿真技术研究人群疏散对预防安全事故发生、保障公共安全有着重大的现实意义。疏散过程中的行人往往带有恐慌情绪,其不仅会影响个体自身的行为特征,而且会在人群中相互传染,最终影响整个群体的运动。尽管现在的疏散模型逐渐开始考虑情绪的影响,但是大多数研究的重点在于情绪的传播模式,很少考虑个体在不同情绪下的行为特点。针对该问题,本文提出了一种将个体情绪因素和行为特征相结合的仿真方法,用以研究不同情绪状态下个体行为差异对人群疏散的影响。本文的主要工作概括如下:1.基于行人在不同情绪状态下的行为特点,提出了一种情绪划分规则及个体特征的量化方法。依据行人疏散时焦虑程度的不同,将行人的情绪状态分成Calm、Anxiety、Panic、Hysteria4种类别,同时为不同情绪状态的行人划分焦虑程度范围,并设定最大期望速度、视域范围和绕行规则。2.根据行人在疏散过程中的行为特征及情绪状态,提出了一种基于分数阶势场的情绪表达模型。该模型通过对分数阶势场重新定义,使得个体间的情绪差异可以通过情绪场的阶数体现。3.基于行人与视野范围内的其他个体的相对位置、速度矢量和情绪状态,提出了一种情绪力的计算规则。通过计算得到情绪作用力并与传统社会力模型相结合,共同驱使行人的运动行为。并通过对比疏散过程中人群的时空分布和疏散效率,对本文模型的有效性进行评估。仿真结果表明,本文方法不仅可以有效模拟不同情绪下相邻个体之间的交互行为,而且能有效模拟带有情绪因素的群体疏散情况。