基于蜂群算法的人员应急疏散建模及路径规划研究

发布时间：2024-06-30 00:35

　　随着科学技术的提高、社会经济的发展,人民的生活需求日益增长。为满足人民的生活需求,大型公共场所的数量逐渐增多。尽管这一状况给人民生活提供了极大的便捷,但与此同时,大量人员的聚集也存在着较大的风险与隐患。为此,近年来人们对紧急疏散这一课题进行了大量的深入研究。如何选择一个合理的疏散路线是本文的研究重点。本文采用元胞自动机模型构建疏散环境,研究基于人工蜂群算法的疏散模型,优化人员的疏散路线,减少疏散总时间,最大限度地降低人员的风险。本文主要的工作内容如下:(1)为快速高效的建立疏散模型,本文构建了基于元胞自动机的疏散仿真模型,采用基本蜂群算法模拟疏散过程。通过与传统的粒子群算法对比实验证明,基于元胞自动机的疏散仿真模型的疏散总时间更短,疏散效率更高。另外,障碍物设置实验的结果表明,多障碍物环境容易对该模型的疏散情况造成不良影响。(2)考虑到跟随蜂个体对引领蜂个体选择的盲目性,以及多障碍物环境对疏散效果的不良影响,本文建立了基于视觉引导的蜂群疏散模型。该模型以基本人工蜂群算法为基础,通过引入跟随蜂的视野范围,在跟随蜂的视野范围内选择最优个体作为引领蜂,以改进引领蜂的选择。另一方面,在模型的适...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1Moore型邻域

11第2章基于元胞自动机的疏散仿真模型2.1疏散场景及疏散个体建模元胞自动机模型具有规则简单，运算速度快的特点，应用在紧急疏散上较为普遍。因此，本文所有章节均是采用元胞自动机模型构建疏散环境。为方便模拟疏散情况，本文使用二维空间上的元胞自动机模型。为方便计算疏散时间，本文选择摩尔....

图2.2疏散场景图

11第2章基于元胞自动机的疏散仿真模型2.1疏散场景及疏散个体建模元胞自动机模型具有规则简单，运算速度快的特点，应用在紧急疏散上较为普遍。因此，本文所有章节均是采用元胞自动机模型构建疏散环境。为方便模拟疏散情况，本文使用二维空间上的元胞自动机模型。为方便计算疏散时间，本文选择摩尔....

图2.5无其他障碍物的疏散场景图

20表2.2、1c、2c设置1c2c总路径平均路径最长路径疏散时间0.51.351.351374868.74202100.50.71.351.351284264.2118391.00.71.51.51291164.55518793.00.7221316565.82519195.0....

图3.1疏散过程中个体的走向示意图

24p,qd为个体与个体所选目标之间的距离。(,)pqxy和(,)qqxy分别表示个体和目标在二维空间中的坐标。当个体为引领蜂时，所选目标为出口；当个体为跟随蜂个体时，所选目标为引导其疏散的引领蜂个体。但是，通过对实验过程中个体疏散路径的分析发现，当个体向某些特殊位置移动时，会导....

本文编号：3998129