开局：为什么我要搞这个隧道逃生模拟
就是闲不住。前段时间开车过一个超级长的跨江隧道，正好是下班高峰，那叫一个堵。堵着堵着，我就开始想，万一真出了点啥事，比如火灾，这几百辆车、上千号人，到底怎么跑？光靠路牌肯定不行。
我立马回来就翻了好多资料，看了看现有的救援预案，发现大多是文字描述，真要模拟起来，谁走哪条路，谁先被烟雾困住，细节根本抠不出来。于是我就拍板了：自己动手，丰衣足食，必须搞个能看的隧道逃生模拟系统。
说干就干，我第一步就是画图，把那个隧道的结构图硬生生拉了出来，包括逃生通道、通风口、消防栓的位置，全部精确标记。这可比我想象中要复杂多了，光是把图纸数据变成程序能认得出来的“地形”，我就耗了快一个星期。
然后就是找路算法。这是最核心的东西。人遇到危险，本能会找最近的路跑，但如果这条路堵了或者有火，就得换。我开始用最土的办法，给每个点设置一个“危险值”，程序就得不停地计算，然后避开高危区域，选择低危区域。那段时间我简直魔怔了，半夜做梦都在看小人在屏幕上乱跑。
第一次砸锅卖铁的尝试：版本0.8
初版，我管它叫0.8。为什么是0.8？因为bug太多，根本不敢叫1.0。我用一堆方块代表车辆和人。第一次跑模拟的时候，简直就是灾难现场。
我设置了隧道中间发生起火事故，烟雾开始扩散。我期待的效果是，小人能有序地跑到最近的逃生门。结果？小人跟没头苍蝇一样，有的直接往火堆里冲，有的跑到逃生门前开始“跳舞”，就是不进去。还有更离谱的，两个小人撞在一起，程序直接卡死了，隧道瞬间变成一片寂静。
我赶紧停下来，检查了代码。原来是我的碰撞检测做得太简单粗暴了。人不是硬邦邦的石头，他们会互相推挤，会减速，会因为恐慌改变方向。我的程序完全没考虑这些“人性化”的因素。
为了解决这个问题，我引入了一个“恐慌指数”变量。这个指数会随着火势蔓延、烟雾浓度增加而上涨。指数越高，小人跑得越快，但也越容易发生无序的碰撞和堵塞。我花了整整三天，把所有小人之间的互动逻辑重写了一遍，模拟人挤人的时候那种摩擦和速度衰减。
等我重新跑起0.9版本的时候，效果好多了。虽然还是有点混乱，但至少小人知道往逃生门方向跑了，而且能看到明显的“瓶颈效应”——逃生门那里挤成了一坨，这才是真实的情况。
稳定后的迭代：解决拥堵和最新版本
解决了“人往哪跑”的基础问题后，新的麻烦又来了：拥堵。模拟了几次大事故，我发现最致命的不是火，而是人流堵塞导致错过了最佳逃生时间。一旦逃生门前堵住了，后面的人流就彻底瘫痪了。
所以我启动了1.0版本的开发，主要目标就是解决拥堵。我开始尝试在程序里加入“疏导员”机制——虽然不是真的疏导员，但是程序会根据当前逃生门的拥挤程度，自动让一部分人流转向更远的、但目前更空的逃生口。
这一招果然管用。当我对比了0.9和1.0的模拟数据后，总体的逃生时间缩短了接近20%。但这只是解决了逃生出口的堵塞，车流怎么办？车流也是一个大问题。
我立马开始着手2.0的优化。这回我重点处理了隧道里的车辆停放和疏散。车辆不能像人一样随便掉头，必须沿着车道走。我设计了一个“弃车逃生临界点”，一旦达到这个点，所有司机必须下车逃生，同时程序模拟车辆占据车道形成的额外障碍物。
这个2.0版本运行得相当稳健了，各种复杂场景都能跑通，但我总觉得还差了点什么——心理因素。最新的版本，也就是现在正在跑的这个版本，是3.0。
- 3.0版本：我加入了更精细的“视野和烟雾模型”。烟雾扩散不再是均匀的，而是受到风机和车辆热量影响的。
- 我更新了“光照衰减算法”，模拟了停电后应急灯照明的距离限制。
- 最重要的是，我强化了小人的“信息获取”逻辑。他们不是全知全能的，只能看到周围几米，如果周围是浓烟，恐慌指数会飙升，逃跑路线也会变得更盲目、更随机。
如果你问我《隧道逃生》的最新版本是多少？我的实践记录里，它现在稳定运行在3.0大版本。这套系统已经能相当逼真地展现出隧道里火灾、拥堵、恐慌等多重因素叠加的复杂逃生过程。下一步我打算优化救援队进入的路线和效率，不过那又是另一个大版本的故事了。