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基于蜂群算法的人員應(yīng)急疏散建模及路徑規(guī)劃研究

發(fā)布時間:2024-06-30 00:35
  隨著科學(xué)技術(shù)的提高、社會經(jīng)濟的發(fā)展,人民的生活需求日益增長。為滿足人民的生活需求,大型公共場所的數(shù)量逐漸增多。盡管這一狀況給人民生活提供了極大的便捷,但與此同時,大量人員的聚集也存在著較大的風(fēng)險與隱患。為此,近年來人們對緊急疏散這一課題進行了大量的深入研究。如何選擇一個合理的疏散路線是本文的研究重點。本文采用元胞自動機模型構(gòu)建疏散環(huán)境,研究基于人工蜂群算法的疏散模型,優(yōu)化人員的疏散路線,減少疏散總時間,最大限度地降低人員的風(fēng)險。本文主要的工作內(nèi)容如下:(1)為快速高效的建立疏散模型,本文構(gòu)建了基于元胞自動機的疏散仿真模型,采用基本蜂群算法模擬疏散過程。通過與傳統(tǒng)的粒子群算法對比實驗證明,基于元胞自動機的疏散仿真模型的疏散總時間更短,疏散效率更高。另外,障礙物設(shè)置實驗的結(jié)果表明,多障礙物環(huán)境容易對該模型的疏散情況造成不良影響。(2)考慮到跟隨蜂個體對引領(lǐng)蜂個體選擇的盲目性,以及多障礙物環(huán)境對疏散效果的不良影響,本文建立了基于視覺引導(dǎo)的蜂群疏散模型。該模型以基本人工蜂群算法為基礎(chǔ),通過引入跟隨蜂的視野范圍,在跟隨蜂的視野范圍內(nèi)選擇最優(yōu)個體作為引領(lǐng)蜂,以改進引領(lǐng)蜂的選擇。另一方面,在模型的適...

【文章頁數(shù)】:65 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1Moore型鄰域

圖2.1Moore型鄰域

11第2章基于元胞自動機的疏散仿真模型2.1疏散場景及疏散個體建模元胞自動機模型具有規(guī)則簡單,運算速度快的特點,應(yīng)用在緊急疏散上較為普遍。因此,本文所有章節(jié)均是采用元胞自動機模型構(gòu)建疏散環(huán)境。為方便模擬疏散情況,本文使用二維空間上的元胞自動機模型。為方便計算疏散時間,本文選擇摩爾....


圖2.2疏散場景圖

圖2.2疏散場景圖

11第2章基于元胞自動機的疏散仿真模型2.1疏散場景及疏散個體建模元胞自動機模型具有規(guī)則簡單,運算速度快的特點,應(yīng)用在緊急疏散上較為普遍。因此,本文所有章節(jié)均是采用元胞自動機模型構(gòu)建疏散環(huán)境。為方便模擬疏散情況,本文使用二維空間上的元胞自動機模型。為方便計算疏散時間,本文選擇摩爾....


圖2.5無其他障礙物的疏散場景圖

圖2.5無其他障礙物的疏散場景圖

20表2.2、1c、2c設(shè)置1c2c總路徑平均路徑最長路徑疏散時間0.51.351.351374868.74202100.50.71.351.351284264.2118391.00.71.51.51291164.55518793.00.7221316565.82519195.0....


圖3.1疏散過程中個體的走向示意圖

圖3.1疏散過程中個體的走向示意圖

24p,qd為個體與個體所選目標(biāo)之間的距離。(,)pqxy和(,)qqxy分別表示個體和目標(biāo)在二維空間中的坐標(biāo)。當(dāng)個體為引領(lǐng)蜂時,所選目標(biāo)為出口;當(dāng)個體為跟隨蜂個體時,所選目標(biāo)為引導(dǎo)其疏散的引領(lǐng)蜂個體。但是,通過對實驗過程中個體疏散路徑的分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)個體向某些特殊位置移動時,會導(dǎo)....



本文編號:3998129

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