火灾应急疏散智能系统的路径规划研究
发布时间：2022-10-09 13:41
随着社会的不断发展与进步,现代建筑结构逐渐向大型化和复杂化发展,人们对消防安全愈加重视。作为消防系统中最重要组成部分的应急疏散系统也随之得到迅速的发展。然而传统的静态疏散系统指示路径较为固化,不能反馈火灾实时信息,有时错误的指示信息甚至会将人群引向火灾严重区域造成重大的人员伤亡。因此能根据火灾实时信息,智能规划疏散路径的火灾应急疏散智能系统应运而生。疏散路径规划是火灾应急疏散智能系统的核心技术之一,优良的逃生路径能够缩短逃生时间,提高逃生效率,降低人员和财产损失。本文首先对火灾疏散影响因素,火灾应急疏散智能系统架构和常用路径规划算法进行了简单介绍,针对火灾应急疏散智能系统中导向标志和疏散示意图的路径规划特点改进了两种路径规划算法。依据导向标志路径规划特点采用了多起点多出口的改进双向A*算法。通过结合火场实时信息和路径转向次数,对A*算法的估价函数和搜索策略进行了改进,并将改进后的A*算法进行仿真分析。仿真结果表明,改进后的A*算法搜索区域和路径转弯次数更少,计算效率更高,同时避开了火灾影响区域,保证...
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及其意义
1.2 应急疏散系统国内外现状
1.3 路径规划算法的研究现状
1.4 论文研究主要内容
第2章 火灾应急疏散系统概述
2.1 火灾疏散影响因素分析
2.1.1 环境温度影响分析
2.1.2 有害气体影响分析
2.1.3 能见度影响分析
2.1.4 人员密度影响分析
2.2 火灾应急疏散智能系统架构
2.3 路径规划算法
2.3.1 最优路径问题
2.3.2 Dijkstra算法
2.3.3 A~*算法
2.3.4 蚁群算法
2.4 本章小结
第3章 基于改进A~*算法的系统导向标志路径规划
3.1 疏散导向标志图二维建模
3.2 改进A~*算法
3.2.1 估价函数改进
3.2.2 搜索策略改进
3.2.3 最优路径筛选
3.2.4 导向标志方向选择
3.2.5 改进A~*算法实现流程
3.2.6 改进A~*算法仿真分析
3.3 疏散导向标志建模与仿真
3.3.1 疏散导向标志三维建模
3.3.2 疏散导向标志仿真
3.4 本章小结
第4章 基于改进蚁群算法的系统疏散示意图路径规划
4.1 疏散示意图二维建模
4.2 改进蚁群算法研究
4.2.1 初始信息素分布调整
4.2.2 启发函数改进
4.2.3 转移概率改进
4.2.4 信息素挥发系数改进
4.2.5 信息素更新规则改进
4.2.6 改进蚁群算法实现流程
4.2.7 改进蚁群算法仿真分析
4.3 疏散示意图三维建模与仿真
4.3.1 疏散示意图三维建模
4.3.2 疏散示意图三维仿真分析
4.4 本章小结
第5章 基于Pathfinder的智能疏散系统仿真
5.1 Pathfinder软件概述
5.2 仿真环境建模
5.3 仿真人员建模
5.4 疏散模式设置
5.5 仿真结果及其分析
5.5.1 未发生火灾人群疏散
5.5.2 火灾情况下人群疏散
5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多层双向A*的未知环境路径规划算法研究[J]. 杜婉茹,王潇茵,贾福凯,郑重,李慧妍. 计算机应用与软件. 2019(12)
[2]大型购物中心人员疏散引导模拟优化研究[J]. 吕伟,穆治国,刘丹. 中国安全生产科学技术. 2019(05)
[3]基于改进蚁群算法的农用喷药机器人路径规划[J]. 庄丽阳,陈树林,朱龙彪,王辉. 机床与液压. 2018(21)
[4]室外应急导向标志识读影响域研究[J]. 张继亮,刘井泉. 消防科学与技术. 2018(07)
[5]一种改进蚁群算法的无人机避险方法仿真研究[J]. 吴学礼,贾云聪,张建华,甄然. 河北科技大学学报. 2018(02)
[6]基于双向A*算法的城市无人机航路规划[J]. 林娜,李天啸. 沈阳航空航天大学学报. 2016(04)
[7]多层建筑空间的分层最优路径算法实现[J]. 林浩嘉,罗文斐. 地球信息科学学报. 2016(02)
[8]楼宇三维路径模型的自动生成算法[J]. 黄雅平,杜建庚,陈恩义. 北京交通大学学报. 2010(02)
硕士论文
[1]基于Agent系统下的新蚁群算法安全疏散路径研究[D]. 靳宁.南昌航空大学 2018
[2]蚁群算法在复杂室内环境路径规划中的应用研究[D]. 王晨旸.哈尔滨商业大学 2018
[3]基于改进蚁群算法的避免拥堵最优路径选择[D]. 胡昆.西南交通大学 2018
[4]蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用[D]. 杜磊.太原理工大学 2018
[5]智能应急照明疏散系统的设计[D]. 李俊杰.吉林大学 2018
[6]基于改进A*算法的近海船舶路径规划[D]. 薛双飞.武汉理工大学 2018
[7]大型生活超市火灾疏散路径规划研究[D]. 张言.天津理工大学 2018
[8]火灾环境中应急疏散算法研究[D]. 安德宇.河南师范大学 2017
[9]基于路径搜索的改进A*算法研究[D]. 张永旭.哈尔滨工程大学 2017
[10]地铁车站火灾疏散研究[D]. 田鑫.西南交通大学 2017
本文编号：3688738
【文章页数】：95 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及其意义
1.2 应急疏散系统国内外现状
1.3 路径规划算法的研究现状
1.4 论文研究主要内容
第2章 火灾应急疏散系统概述
2.1 火灾疏散影响因素分析
2.1.1 环境温度影响分析
2.1.2 有害气体影响分析
2.1.3 能见度影响分析
2.1.4 人员密度影响分析
2.2 火灾应急疏散智能系统架构
2.3 路径规划算法
2.3.1 最优路径问题
2.3.2 Dijkstra算法
2.3.3 A~*算法
2.3.4 蚁群算法
2.4 本章小结
第3章 基于改进A~*算法的系统导向标志路径规划
3.1 疏散导向标志图二维建模
3.2 改进A~*算法
3.2.1 估价函数改进
3.2.2 搜索策略改进
3.2.3 最优路径筛选
3.2.4 导向标志方向选择
3.2.5 改进A~*算法实现流程
3.2.6 改进A~*算法仿真分析
3.3 疏散导向标志建模与仿真
3.3.1 疏散导向标志三维建模
3.3.2 疏散导向标志仿真
3.4 本章小结
第4章 基于改进蚁群算法的系统疏散示意图路径规划
4.1 疏散示意图二维建模
4.2 改进蚁群算法研究
4.2.1 初始信息素分布调整
4.2.2 启发函数改进
4.2.3 转移概率改进
4.2.4 信息素挥发系数改进
4.2.5 信息素更新规则改进
4.2.6 改进蚁群算法实现流程
4.2.7 改进蚁群算法仿真分析
4.3 疏散示意图三维建模与仿真
4.3.1 疏散示意图三维建模
4.3.2 疏散示意图三维仿真分析
4.4 本章小结
第5章 基于Pathfinder的智能疏散系统仿真
5.1 Pathfinder软件概述
5.2 仿真环境建模
5.3 仿真人员建模
5.4 疏散模式设置
5.5 仿真结果及其分析
5.5.1 未发生火灾人群疏散
5.5.2 火灾情况下人群疏散
5.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致谢
个人简历
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多层双向A*的未知环境路径规划算法研究[J]. 杜婉茹,王潇茵,贾福凯,郑重,李慧妍. 计算机应用与软件. 2019(12)
[2]大型购物中心人员疏散引导模拟优化研究[J]. 吕伟,穆治国,刘丹. 中国安全生产科学技术. 2019(05)
[3]基于改进蚁群算法的农用喷药机器人路径规划[J]. 庄丽阳,陈树林,朱龙彪,王辉. 机床与液压. 2018(21)
[4]室外应急导向标志识读影响域研究[J]. 张继亮,刘井泉. 消防科学与技术. 2018(07)
[5]一种改进蚁群算法的无人机避险方法仿真研究[J]. 吴学礼,贾云聪,张建华,甄然. 河北科技大学学报. 2018(02)
[6]基于双向A*算法的城市无人机航路规划[J]. 林娜,李天啸. 沈阳航空航天大学学报. 2016(04)
[7]多层建筑空间的分层最优路径算法实现[J]. 林浩嘉,罗文斐. 地球信息科学学报. 2016(02)
[8]楼宇三维路径模型的自动生成算法[J]. 黄雅平,杜建庚,陈恩义. 北京交通大学学报. 2010(02)
硕士论文
[1]基于Agent系统下的新蚁群算法安全疏散路径研究[D]. 靳宁.南昌航空大学 2018
[2]蚁群算法在复杂室内环境路径规划中的应用研究[D]. 王晨旸.哈尔滨商业大学 2018
[3]基于改进蚁群算法的避免拥堵最优路径选择[D]. 胡昆.西南交通大学 2018
[4]蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用[D]. 杜磊.太原理工大学 2018
[5]智能应急照明疏散系统的设计[D]. 李俊杰.吉林大学 2018
[6]基于改进A*算法的近海船舶路径规划[D]. 薛双飞.武汉理工大学 2018
[7]大型生活超市火灾疏散路径规划研究[D]. 张言.天津理工大学 2018
[8]火灾环境中应急疏散算法研究[D]. 安德宇.河南师范大学 2017
[9]基于路径搜索的改进A*算法研究[D]. 张永旭.哈尔滨工程大学 2017
[10]地铁车站火灾疏散研究[D]. 田鑫.西南交通大学 2017
本文编号：3688738
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