动态疏散决策方法研究

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随着现代大型公共建筑的不断增多,火灾隐患与火灾事故层出不穷,给建筑的消防系统带来了严峻的考验。提高安全疏散的效率以减少火灾时的人员伤亡,是当今消防疏散设计的新课题。基于现代建筑的大型化、复杂化本文提出了一种新的智能化疏散方法——动态疏散。它有别于传统的借助于报警装置以及独立的、固定的疏散指示灯来引导人们逃生的静态疏散模式,而是通过搜集火灾现场的一系列动态信息,并对这些信息进行分析、计算,从而得出各个节点的风险大小,找出风险最小且疏散距离最短的疏散路径,即为最优疏散路径。因此疏散路径是随着环境的改变而改变的。本文研究的重点是应用一种计算最优路径的有效方法,从而可以及时的更新最优路径,大大提高疏散效率。本文综合分析了火灾现场危险因素及人员行为特征,并深入研究了Dijkstra算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等几种经典的路径诱导算法。由于蚁群算法具有发现较优解的能力,不易陷入局部最优,而且在所有问题上的性能都优于其他算法。因此本文最终确定蚁群算法作为动态疏散路径优化的方法,并通过实例证明,蚁群算法能够实时跟踪火场环境变化并及时输出新的全局最优路径。
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