基于Pareto蚁群算法的双目标路径规划研究

针对复杂建筑环境人员应急疏散单一路径不能满足火灾环境变化需求的问题,基于改进蚁群算法,结合Pareto双目标解集思想,提出一种组合优化解集的双目标蚁群算法,通过排序优化的思想,实现人员多路径动态疏散规划。在构造Pareto解集的阶段协同考虑疏散路径长度以及火灾风险程度2个优化目标,计算各个解之间的支配关系。利用排序优化蚁群算法的正反馈机制将各组解的信息素按一定比例作为最优路径信息素的积累,加快解集的寻找。最后将其与传统双目标蚁群算法相比较,结果表明：优化后的双目标算法更加适合复杂建筑人员疏散路径规划问题,在寻找多组满足要求解的同时展示目标之间的利弊关系,供决策者选择合适的路径,提高疏散效率。     

智慧城市背景下的火灾实时疏散系统

为尽可能减少火灾给城市居民带来的生命威胁与财产损失,首先提出基于物联网(IoT)技术的智慧城市火灾实时疏散系统构建思路;该系统由感知层、数据处理层和应用层组成,其中,感知层主要通过窄带物联网(NB-IoT)技术、超宽带(UWB)技术,实时采集并传输建筑内的火情信息和人员位置信息;数据处理层主要基于Floyd算法和建筑拓扑图规划人员最优疏散路径;应用层则根据疏散路径规划结果指导人员疏散。然后以天津市智慧城市建设示范区域中的学术交流中心为例,选取人员密集区域分析UWB基站布置原则,将建筑平面结构拓扑化;并结合建筑内火灾危险源位置,利用Floyd算法规划疏散路径,同时利用三维模型展示疏散路线;再借助Pathfinder软件模拟优化前后的人员疏散情况,对比所用疏散时间和疏散距离,结果表明：人员自由疏散选择的路径距离较长,算法优化后的疏散距离为34.9 m,缩短了11 m,疏散用时为30.9 s,减少了9.7 s,提高了疏散效率。     

基于Modbus通讯的智能疏散指示系统研究

研究了以蚁群算法为决策分析基于Modbus通讯的智能疏散指示系统。该系统可实时检测建筑内火灾报警器的状态,通过改进的蚁群算法得到最优疏散路径,并通过现场总线及Modbus通讯协议将决策结果发送给各疏散指示器,从而引导人员安全的离开火灾现场。通过实例模拟验证了该系统的实用性和可靠性。结果表明,该系统可根据火灾发展的进程,动态改变疏散指示方向,保证疏散人员的安全,具有广泛的应用前景。     

考虑火灾动态扩散过程的高层建筑疏散路径研究

为给火灾中高层建筑人员提供最优逃生路径,提高高层人员面对火灾的应急能力,提出基于涟漪扩散算法(RSA)的协同进化路径优化方法(CEPO);借助火灾动力学软件(FDS)模拟北京某高层建筑的火灾扩散情况,采用CEPO方法优化人员疏散路径,并选取传统动态路径优化方法(DPO)验证CEPO方法的有效性。结果表明:CEPO方法总的疏散时间较传统DPO方法缩短约8%,DPO方法无法成功疏散的总人数是CEPO方法未能成功疏散总人数的270%;用CEPO方法能获得实际最优疏散路径,避免出现绕远的不合理现象,有效提高高层建筑的火灾疏散效果。     

基于Dijkstra算法的火灾环境下人员疏散仿真方法

模拟建筑物内火灾情况下人员安全疏散,提出一种基于Dijkstra算法的人员疏散仿真方法。该方法借鉴网络路由的思想,综合考虑在人员动态疏散过程中发生的通道、路口损坏,人员拥堵等情况,采用RIP选路协议中的DV算法,实时计算最佳逃离路径(最低耗费路径);同时,利用路由转发机制,辅助人员决策疏散方向。     

一种基于Dijkstra算法的火灾动态疏散指示系统

为实现建筑火灾人员的安全疏散,提高疏散出口的综合使用效率,从疏散理论和系统整体构建切入,以实际适用性和火灾动态扩散为要点设计了系统疏散模型,基于功能需求对功能模块内容和硬件网络进行了构造,提出了一种基于Dijkstra算法的火灾动态疏散指示系统.以某商场建筑为实例,运用Pyrosim软件进行建筑内火灾模拟,采用疏散指示系统算法得到该火灾场景下的最优路径,通过在Pathfinder软件中增设6处定时通行禁区达到人员服从系统算法规划的疏散效果.结果表明:在试验设定下,该系统算法的总疏散时间比Pathfinder软件缩短了 1.5 s,最长疏散距离比Path-finder 软件缩短了 6.86％;系统算法通过科学导流提升了商场左、下出口的利用率及右出口的疏散效率,从而减少了总疏散时间,验证了该火灾动态疏散指示系统的可行性和有效性.     

高层建筑火灾人员疏散和人员伤亡的模拟

基于建筑火灾全风网网络模型的基础上 ,结合紧急疏散模型 ,模拟火灾时期疏散时间和建筑物内人员滞留的情况 ,同时也可以模拟可能出现的伤亡情况 ,有助于高层建筑的疏散系统设计 ,为火灾的再现提供了一个有效的分析工具 ,也为高层建筑火灾的风险评价提供了理论数据     

基于物联网技术的实时应急疏散调度研究

应急疏散过程中,除节点上的疏散任务,弧路径上也可能出现相应的疏散需求。为有效地处理弧路径上的疏散需求,进行更加实时和高效的疏散决策,基于物联网技术,考虑弧路径上的疏散需求,建立有限资源约束下的单车种,多需求,多时段,多源多汇的疏散问题的单目标混合整数规划模型,从疏散成本的角度将疏散节点和疏散路径上的需求整合在疏散模型中。最后引入实际案例,使用CPLEX对模型进行数值仿真和结果分析。研究表明,基于更加实时的疏散信息获取和反馈,装载无线射频识别(RFID)的救护车能够同调度中心协同做出最优的疏散决策方案,同时处理疏散节点和弧路径上的疏散需求。     

疏散路径受阻情况下的人员疏散模型及算法

建筑火灾中,随着火势的不断增大和烟气的不断增多,随时会有某条疏散路径因被火势或烟气封堵而不能正常通行的情况发生。针对此情况下的应急疏散问题,以待疏散人员全部完成疏散所需时间最短为目标,以结合疏散路径的通行能力合理分配待疏散人员为原则,运用Dijkstra算法对网络中的最短路径进行求解,并结合网络流控制的方法实现疏散人员的合理分配,建立了疏散路径受阻情况下的人员疏散模型,并提出了该模型的算法思想及算法步骤,最后结合算例进行了验证。验证结果表明,该模型及算法可行、有效,既可较好地避免因大量人员选择相同疏散路线而造成的拥堵,还提高了疏散网络的整体使用率,又有效缩短了人员的疏散所需时间。     

1种基于CCRP火灾情况下的动态疏散算法

为在火灾发生时给逃生人群规划最优的安全疏散方案，基于CCRP算法开发1种火灾情况下受容量限制的动态疏散算法。该算法模型将发生火灾的建筑布局信息表达成节点连接弧形式，鉴于可预测危害蔓延对火灾逃生过程中疏散通道封锁时间的影响，为建筑网络图上的节点赋予“危险时刻”属性，逃生人员通过节点的时刻必须小于该节点的“危险时刻”才能规避火灾危险；基于eclipse软件平台，通过动态疏散算法与相似Dinesh算法应用实例对比仿真分析，验证基于CCRP的动态疏散算法的可行性与优越性。结果表明:通过该算法计算出的逃生路径保证逃生人员在最短时间疏散出去；且其具有安全性高和耗时少等优点。     

火灾环境下多层建筑的人员疏散路径模型研究

针对公共路段人员交汇出现的疏散速度减缓问题,构建了一个多层建筑的人员疏散最优路径模型。该模型以优先满足疏散时间较长的楼层为前提,保证任意时刻任意路径的人员流量不为零,同时优先使最短路径达到人员流量饱和,在此基础上对其算法步骤进行了改进。最后结合实例进行验证,结果表明,本模型可以更加准确地预估疏散所需时间。     

基于人员心理-环境因素的火灾疏散速度修正方法研究

为探究人在火灾环境下的行为心理对疏散效率的影响，基于火灾下人员行为心理特征具有复杂、抽象、难以直接量化的特性，通过模糊逻辑方法，应用模糊集合、模糊规则和隶属度函数量化人的行为心理，研究其对疏散速度的影响；考虑火灾烟气和群体行为对疏散的影响，通过对高层建筑火灾状况下的烟气进行数值分析，并运用公式法得出人员的疏散速度折减值；以某高层商业建筑火灾疏散为例，将修正后人员的疏散速度和疏散路径引入疏散分析并与未修正的结果进行比较。结果表明:未修正的商业建筑疏散时间为470 s，修正后的疏散时间为670 s，修正后的疏散时间更长，人员危险性更大。     

双洞单线高铁隧道列车中部火灾人员最优疏散模式研究

分析了双洞单线隧道疏散设计概况,针对隧道疏散最不利的列车中部火灾场景,建立了人员疏散路径选择网络模型。基于合理的假设,确定了双洞单线隧道列车中部火灾的5种疏散路径,并运用图解法求解出了最优疏散时间与列车位置关系的数学方程式,确定了最优疏散路径选择模式。通过pathfinder数值模拟对比分析可知,最优疏散路径选择模式的理论模型与模拟结果高度吻合,可以准确计算出人员安全疏散所需时间,对改善隧道疏散设计,减少人员伤亡具有重要意义。     

基于几何方法的疏散仿真模型——GAEvac

GAEvac模型是基于几何方法和目标智能判别的人员疏散计算机模型,该模型针对建筑物和人员的特点,建立以几何元素表示的建筑物空间和人员体型模型,通过碰撞检测和位置调整的算法,模拟疏散中个体人员的速度变化和移动方向选择。通过设置分级目标和条件决策规则,模拟疏散过程中的人员路径选择,疏散过程中的群体效应得以体现。通过速度变化和疏散路径选择模拟实验,对GAEvac模型模拟的结果进行了对比分析。最后,通过对实例的模拟,验证了GAEvac模型的应用效果。     

基于Revit的医院火灾人员疏散路径优化及智能诱导

为了充分保障大规模人群疏散安全目标的实现,进行Revit二次开发,构建建筑物节点状态数据智能提取系统,自动生成建筑物节点初始状态数据库,利用自适应蚁群算法,以全体待疏散人群完成安全疏散时间最短为优化目标,开发人群应急疏散路径优化及智能诱导模型。通过对有无疏散诱导情况下某医院火灾中人员完成疏散所需时间及各出口人员滞留情况的对比,结果表明,基于Revit的数据智能提取系统,改善了医院火灾人员疏散路径优化算法初始状态和边界条件的处理方案,显著提高了疏散优化算法的运行效率,在保障医患人员安全疏散的同时,有效避免了从众现象造成的个别出口拥堵现象。     

基于图论与排队论的人员疏散优化模型研究

以办公楼火灾事故为场景,着重对人员疏散运动时间进行优化,主要考虑缩短应急疏散过程中的人员反应时间及疏散运动时间,通过选择图论理论对疏散最短路径进行优选,对壅滞时间的优化则选用排队论理论,提出了防止人群排队壅滞的安全判据,构建了一个基于图论与排队论的疏散优化模型。以某办公楼建筑为例进行疏散模拟,研究了其在火灾场景下的出口宽度,疏散通道长度,分支入口数、宽度以及人员移动速度等对疏散时间的影响。结果表明,建立的基于图论与排队论的疏散模型,对于合理设计疏散路线和优化建筑物的出口和通道结构具有一定的实用价值。     

建筑物火灾时人员疏散时间模型研究

在建筑物火灾中,人员安全疏散与人员的生命安全直接相关.人员能否安全疏散主要取决于疏散到安全区所用时间的长短,人员疏散时间在考虑建筑物结构和人员距离安全区的远近等环境因素的同时,还必须综合考虑处于火灾等紧急情况下人员的自然状况和人员心理及行为特征.本文在组织人员应急疏散演习测量个体疏散时间的基础上,结合影响人员疏散行为和疏散时间的相关因素,采用世界先进统计软件SPSS12 for Windows进行多元线性回归分析,建立人员疏散时间回归模型.该研究技术科学、先进,结果可信.研究结果将充实我国人员疏散心理和行为反应数据库,为建筑防火性能化设计,尤其是设计人员密集建筑提供基础数据和初步的分析.     

建筑火灾时期人员密度对安全疏散时间的影响分析

在人员聚集的大型建筑物中,一旦发生火灾,受困人员能否在安全疏散时间内撤离火区,最大限度地减少火灾人员伤亡,一直是建筑火灾应急救援研究领域急待解决的重大课题.以地下商业街为例,应用群集疏散行为模型,对人员疏散时间进行了理论分析和计算.通过火灾时期人员密度变化对人员安全疏散时间的影响分析研究,合理确定了地下商业街火灾风险控制人员密度临界值为0.7人/m2,其研究成果对大型建筑物中的人员疏散设计也具有一定的指导意义.     

复杂建筑空间人员应急疏散的无人机引导模型研究*

为提升紧急情况下复杂建筑空间中应急疏散引导的疏散效率,采用仿真模拟方法,提出1套可适用于复杂建筑空间人员应急疏散的无人机引导模型,该模型通过改进传统算法和构建新方法,实现无人机空间遍历移动规则寻优、无人机引导路径寻优以及基于“障碍物空间场域”建筑空间区域划分。研究结果表明:相较于没有无人机引导,采用单无人机和多无人机协同引导疏散,可大幅缩短整体疏散时间,有效减少疏散路径当量长度,提高疏散效率并保证路径安全,为无人机在应急救援和疏散的应用提供新思路。     

邮轮火灾动态蔓延情况下的最优疏散路径规划

为解决邮轮火灾应急疏散过程中,由于邮轮内部结构复杂、通道狭窄、人流量大导致人员难以短时间安全疏散的问题,应用基于火灾蔓延预测数据的A^*算法求解邮轮火灾的人员疏散路径。首先,根据SAFEGUARD项目中的邮轮数据建立二维网络拓扑结构,定义网络中节点的CO体积分数、烟雾可见度和温度3类指标的阈值,并基于火灾发生的地点和程度,模拟火灾动态蔓延的情况,实时判定疏散网络中各个节点的危险状况;然后,结合火灾蔓延的实时数据改进A^*算法,并求解人员的最优疏散路径;最后,使用同一邮轮作为模拟人员疏散的场景,模拟邮轮火灾动态蔓延情况下的人员疏散过程,分析人员疏散路径的可行性。结果表明：改进后的A^*算法所求路径能成功绕开网络中受火灾影响较大的危险节点,同时疏散规模为700人的时间比使用基本A^*算法所求的疏散时间缩短50%。