基于改进蚁群算法的大型综合建筑火灾疏散路径规划

发布时间：2021-01-11 02:52

　　动态逃生指示系统主要应用于大型综合建筑物内,此系统可根据建筑物内发生的火灾等突发情况动态指示人员疏散逃生,缩短逃生时间提高逃生成功率。通过研究现有动态逃生指示系统路径规划问题,提出一种改进蚁群算法,将Dijkstra算法和蚁群算法相结合,利用Dijkstra算法的全局搜索能力,调整了蚁群算法启发函数中初始信息素分布情况,同时结合探测到的火灾实时信息对蚁群算法的启发函数,转移概率,信息素挥发系数和更新规则进行改进。通过仿真实验表明改进的蚁群算法提高了搜索效率和全局搜索能力,降低了陷入局部最优的可能性并优化了逃生路线。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2019,19(36)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

栅格法创建的着火楼层平面图

式(1)中:C为常数;Dij为通过D算法计算出来的当前增加信息素含量的栅格矩阵，图2为调整后初始信息素分布示意图，图中绿色区域表示信息素加强区域，黑色表式障碍物，白色区域为信息素正常区域。3.2 启发函数改进

使用蚁群算法计算时有些蚂蚁可能会走入U形陷阱中，使得这些蚂蚁陷入死区，可行路径变为空集，这种现象严重影响蚁群算法的鲁棒性和适应度[13]。因此提出在算法开始时对整个地图中的U形陷阱进行判断，之后降低转移至此类节点概率，降低蚂蚁走入死区数量从而提高路径搜索成功率。改进概率公式调整为图4 节点与火灾中心的距离

【参考文献】：
期刊论文
[1]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)
[2]多启发因素改进蚁群算法的路径规划[J]. 李理,李鸿,单宁波.  计算机工程与应用. 2019(05)
[3]基于改进蚁群算法的泊车系统路径规划[J]. 王辉,王景良,朱龙彪,邵小江,王恒.  控制工程. 2018(02)
[4]基于分布式建筑控制策略的人员疏散系统[J]. 马亚萍,吴楠,高远,张辉,李丽华.  清华大学学报(自然科学版). 2015(08)
[5]基于WSN的灾难现场最优逃生路径规划[J]. 黄月,吴成东,董晶晶,贾子熙.  东北大学学报(自然科学版). 2013(02)

硕士论文
[1]动态疏散指示系统研究[D]. 孙少辰.沈阳航空工业学院 2010



本文编号：2969931