行人流动力学已经过了四十多年的研究历程。最初常用的研究方法是实测。然而，该方法并不能完全预测具有特殊结构的建筑物中的行人运动。因此，学术界逐渐发展出一系列能够模拟行人运动的仿真模型（例如早期的排队模型、过渡矩阵模型、随机模型等）。然而，这些模型在建模过程中都未能考虑到自组织现象的重现，而这恰恰是最重要的行人流宏观特征。在宏观的角度看，行人的运动与常见流体具有相当大的相似度。因此Henderson[1]从流体力学的角度建立了所谓宏观模型。这类模型在之后的岁月中得到充分发展，例如Hughes 模型[2]以及在其基础上发展的一系列改进模型等。微观模型中行人被看作自驱动粒子，并通过力驱动或规则驱动的机制进行演化。最常见的微观模型包括社会力模型(Social force model)[3]、元胞自动机模型(Cellular Automata model)及格子气模型(Lattice-gas model)等。这些模型都被广泛应用于行人多向流问题的研究中。

行人多向流在现实生活中比比皆是。例如街道、行人通道以及过街天桥内，两组人群相向而行，在运动过程中表现出许多有趣的物理现象。以对冲问题为例，在实验的条件下，常设置A、B两组相同数量的行人在通道内相向而行，研究实验条件（例如设施尺寸、行人流密度、边界条件等）与模型参数对行人流演化过程中的影响。此时同向行人会自发组织成互不干扰的队列，大幅减少了相向行人间的冲突，提高了整体的移动效率。这种经典的自组织现象一直是行人流研究中的重点。学术界组织了多次针对行人对流的观测实验[5-8]，试图探寻成带现象的成因，行人队列的特性及其影响因素等。然而，对于成带现象的内在机理，学术界一直未能形成共识。因此在行人流的建模中存在多种假设，试图从各角度解释成带的原因。例如社会力模型假设行人间有排斥力[9]，元胞与格子模型则在规则中引入相向行人间的排斥作用[10-12]。在研究过程中，学者们获得的一些重要的结果已成为行人对流研究的基础。例如，Wong等从宏观角度给出了多向性人流的平均密度-速度关系[13]，该关系中的参数进行了实测标定并广泛应用于相关研究[14]。

在元胞与格子气模型中，能够重现交叉成带现象的设定有很多。较典型的方法有1）设置行人偏好与潜意识，刻画行人相遇时的避让行为[15]；2）假设行人会依据周遭的局部环境选择运动方向，避免行人间的冲突[16，17]；3）在背景场中反映潜在冲突或由此导致的耗费，间接影响行人的路径选择[18]。