1.一种考虑知识传播对消极情绪影响的人群疏散模拟方法，其特征在于，包括如下流程步骤：

构建知识‑消极情绪感染多重传播网络；

基于知识‑消极情绪感染多重传播网络，确定个体的消极情绪强度值，并根据消极情绪强度值确定该个体接收的总知识量；根据接收的总知识量，结合西米诺夫心理学模型，确定消极情绪变化值；

根据消极情绪强度值和消极情绪变化值，构建情绪‑速度模型；

利用人工蜂群算法优化求解所述情绪‑速度模型，确定使人群平均运动速度最大的最优位置；

根据最优位置实现人群疏散模拟。

2.根据权利要求1所述的考虑知识传播对消极情绪影响的人群疏散模拟方法，其特征在于，构建知识‑消极情绪感染多重传播网络为：G＝(Ge,Gk)；其中，Ge＝(V,Ee)，表示消极情绪感染层；Gk＝(V,Ek)，表示知识传播层；节点V表示人群中的个体集合；边Ee表示个体间的情绪传播关系；边Ek表示个体间的知识传播关系；

在消极情绪感染层中，从节点i到节点j的边Ee(i,j)表示个体i受个体j的情绪感染，且个体i在个体j的影响范围内；

在知识传播层中，从节点i到节点j的边Ek(i,j)表示个体i受个体j的情绪感染，且个体i和个体j之间没有障碍物，在可视范围内。

3.根据权利要求2所述的考虑知识传播对消极情绪影响的人群疏散模拟方法，其特征在于，确定个体的消极情绪强度值包括：在消极情绪感染层，假设个体的消极情绪强度值是连续的，ei∈[0,1]表示个体i的消极情绪强度值，ei的值越接近于1，个体i的情绪越消极；

结合Durupinar模型，根据个体i与个体j之间的距离，确定个体i在t时刻受邻居个体j感染的情绪值：

其中，ej(t)表示感染个体j在t时刻时的消极情绪强度值，Neighbor(i)表示个体i的邻居集，Xi表示个体i所在的位置，Xj表示个体j所在的位置，||Xi‑Xj||表示个体i与个体j的欧氏距离；

则，在T时间段内，个体i的消极情绪强度值为：其中，τ表示个体i的上一个时间步。

4.根据权利要求3所述的考虑知识传播对消极情绪影响的人群疏散模拟方法，其特征在于，根据消极情绪强度值确定该个体接收的总知识量包括：无知识个体i在Δt时间段内从知识个体j学得的知识量Δki,j为：其中， 表示无知识个体i对知识的理解能力；ξi表示有知识个体j的表达能力；ci,j表示无知识个体i对有知识个体j的置信度；kj表示个体j的知识量；αdt表示无知识个体i在时间段Δt内从有知识个体j学得知识的概率；α表示知识‑消极情绪感染多重传播网络中知识传播率；

则，个体i在时间段Δt内获得的总知识量ki(t+Δt)为：ki(t+Δt)＝Δki,j+Δki,r；其中，Δki,r表示在知识传播层中无知识个体i在时间段Δt内从知识节点r获得的知识量，所述知识节点r包含疏散场景中的地图信息以及对应的疏散知识；ki表示个体i自身具备的知识量。

5.根据权利要求4所述的考虑知识传播对消极情绪影响的人群疏散模拟方法，其特征在于，根据接收的总知识量，结合西米诺夫心理学模型，确定消极情绪变化值包括：利用西米诺夫心理学模型量化知识传播层对消极情绪感染层的影响因子为η为：其中，ε表示个体获取知识的迫切程度，kn表示个体必备知识量，b是一个常数；

则，知识‑消极情绪感染多重传播网络中个体i在t+Δt时刻的情绪变化值ei(t+Δt)为：ei(t+Δt)＝ei(t)+ηei(t)。

6.根据权利要求5所述的考虑知识传播对消极情绪影响的人群疏散模拟方法，其特征在于，根据消极情绪强度值和消极情绪变化值，构建情绪‑速度模型包括：利用高斯函数描述消极情绪与个体运动速度的关系：其中，vi(ei(t+Δt))表示个体i在t+Δt时刻的运动速度的大小，γ表示个体的动机，与个体i的个性有关，γ∈[0,1]；δ表示常数。

7.根据权利要求6所述的考虑知识传播对消极情绪影响的人群疏散模拟方法，其特征在于，利用人工蜂群算法优化求解所述情绪‑速度模型，确定使人群平均运动速度最大的最优位置包括：

初始化确定种群数、最大迭代数控制参数，并且在初始空间随机生成初始解，通过初始解确定候选知识节点的位置及传播的知识量，作为候选解；

将候选解带入到优化目标函数计算适应度值，并记录最大适应度值对应的解；

引领蜂在已知解的附近搜索新解，并进行记录，计算新解的适应度值；

若新解的适应度值优于旧的已知解的适应度值，则引领蜂保留新解放弃旧的已知解；

反之，则保留旧的已知解；

在所有引领蜂完成搜索后，引领蜂将保留的解的信息与跟随蜂分享；

跟随蜂计算每个保留解的选择概率进行选择；

在区间[‑1,1]内产生一个随机数，如果选择概率大于该随机数，则跟随蜂继续搜索新解，并检验该新解的适应度值；若跟随蜂搜索的新解的适应度值优于保留解的适应度值，则跟随蜂将保留该新解忘掉旧的保留解；

如果选择概率小于随机数，则跟随蜂不会产生新的解；

若初始解没有在预定数量的迭代中得到改进，则相应的引领蜂放弃该初始解，并成为一个侦察蜂；

当迭代次数达到最大值时，算法停止。

8.根据权利要求7所述的考虑知识传播对消极情绪影响的人群疏散模拟方法，其特征在于：

优化求解的目标函数为：

s.t.‑1

其中，kr表示知识节点r传播的知识量； 表示知识节点的最优位置横坐标， 表示知识节点的最优位置纵坐标， 表示知识节点传播的最优知识量，Xr表示一组解的知识节点位置横坐标，Yr表示一组解的知识节点位置纵坐标，Kr表示一组解的知识节点传播的知识量；

人群的平均速度 定义如下：

其中，N是人群中个体的总数。

9.一种考虑知识传播对消极情绪影响的人群疏散模拟系统，其特征在于，包括：第一构建模块，用于构建知识‑消极情绪感染多重传播网络；

计算模块，用于基于知识‑消极情绪感染多重传播网络，确定个体的消极情绪强度值，并根据消极情绪强度值确定该个体接收的总知识量；根据接收的总知识量，结合西米诺夫心理学模型，确定消极情绪变化值；

第二构建模块，用于根据消极情绪强度值和消极情绪变化值，构建情绪‑速度模型；

优化模块，用于利用人工蜂群算法优化求解所述情绪‑速度模型，确定使人群平均运动速度最大的最优位置；

模拟模块，用于根据最优位置实现人群疏散模拟。

10.根据权利要求9所述的考虑知识传播对消极情绪影响的人群疏散模拟系统，其特征在于，所述计算模块包括：

第一计算单元，用于确定个体的消极情绪强度值；

第二计算单元，用于根据消极情绪强度值确定个体接收的总知识量；

第三计算单元，用于根据接收的总知识量，结合西米诺夫心理学模型，确定消极情绪变化值。