核事故场区应急撤离与救援路径优化

核事故场区应急包括场内人员的撤离以及事故救援物资的配送。本文探讨了同时考虑救援与撤离双向车辆的路径优化。以改进后的分时段BPR路阻函数为权重,运用A*算法求解最短路径集。建立以时间最短为目标、路段车辆容量为约束的线性优化模型,求得3条路线的最优路径。分析发现3条路线的最优路径并不全是其单独考虑时的最短路径。因此,考虑车辆之间影响的情况下求解最优路径更符合实际。     

基于A*算法城市应急救援最优路径决策

最短路径是城市应急救援是否及时的关键因素,A*算法是寻求最短路径的有效算法。本文分析影响救援力量到达救援地点的相关因素,通过MATLAB建立模型,采用A*算法寻找到从应急救援力量所在点到应急事件发生点的最优路径,实现了救援路径的智能选择和应急救援力量的高效优化。该算法在城市应急救援中具有一定的实用性。     

通用航空山区救援安全航迹规划模型

针对通用航空山区救援飞行环境的高复杂度地形问题，提出了一种基于改进型蚁群算法的三维救援航迹规划模型。首先，获取真实的山区地形环境数据，根据安全飞行规则，利用格栅法建立三维飞行环境模型。然后，以路径最短为目标函数、以航空性能为约束条件建立航迹规划模型。最后，利用改进型蚁群算法对模型求解，通过合理设置初始信息素分布和信息素更新规则，改进型蚁群算法，并对西南山区某次通航救援进行了救援航迹规划仿真。改进算法得到的飞行路径与球面直线的距离误差控制在15%以内，且飞行航路的俯仰角和偏转角均满足安全飞行规则，偏航次数较少。研究表明，对于山区环境下的通航应急救援航迹规划问题，提出的改进蚁群算法能够实现对障碍物的规避和对最优航迹的快速搜寻，保证了救援任务的安全性、高效性和可靠性。     

基于火场预测和多出口决策的协同进化救援路径优化方法

为给深入火场救援的消防员提供最佳救援路线,掌握营救和自救时机,通过改变涟漪规则、动态调整扩散速度、多出口决策设置来改进基于涟漪扩散算法(RSA)协同进化路径优化方法(CEPO)。基于火场预测和多出口决策提出协同进化救援路径优化(CERPO)方法,并以湖北某校教学楼火灾扩散仿真模拟为背景,在不同时间节点情境下规划最佳救援往返路径并比较路径异同,与D^*算法对比验证CERPO有效性和灵活性。研究结果表明：CERPO能基于火灾预测提前避障规划最佳路径,并在第500 s情境下及时启动多出口决策,规划新的撤离路径;CERPO与传统算法相比可避免绕路,提高消防救援效率,研究结果可为救援路径规划提供参考。     

考虑台风动态路径影响的疏散车辆路径规划研究

为了解决强台风灾害下的人群转移安置问题,以2021年第6号台风“烟花”影响下上海市金山区人群转移安置为例,采用ArcGIS空间分析进行集结点选址,以集结点到避难所距离最短为优化目标,考虑疏散需求、避难所容量等约束条件,建立避难所选址模型。考虑台风移动路径影响,以疏散车辆行驶距离最短及转移风险最小为优化目标,建立疏散车辆路径规划模型,并设计遗传算法对其进行求解。研究结果表明：该方法能够求出台风路径影响下的车辆路径规划方案。研究结果可为台风灾害下人群转移安置方案提供参考。     

基于图论的海洋平台连锁风险评价

为控制海洋平台连锁风险,基于图论(GT),提出一种新型定性风险评价方法,将分析对象的复杂风险分析转化为图形分析运算。该方法综合考虑研究对象的风险,重点考虑事故可能的发展模式,建立并转换可能发生的事故的连锁图,用图论算法进行图形运算,得到造成结果事故发生的关键路径、最短路径和点割集,设置并优化安全屏障,防止初始事故发生。最后,结合墨西哥湾事故,建立事故连锁图,通过图形变换与运算得到2条最短路径、3条关键路径和2个点割集,并提出风险控制措施。     

人群分区疏散优化算法研究

在疏散过程中,出口利用不均现象时有发生,距离最短路径并不一定是最快的路径。提出了大规模人群分区疏散优化算法,该算法以疏散时间最短为目标,综合考虑了人群分布、出口位置、出口宽度等因素,通过迭代计算,求解每个行人的最优出口选择,从而得到优化疏散分区结果。以具有多个出口的某大型步行商业街区疏散为例,利用经典的无后退有偏随机行走模型进行模拟计算,对是否采用优化分区的疏散时间进行了比较分析。结果表明:采用优化分区疏散时,部分人员放弃路径最短的疏散出口,而被导向选择宽度较宽和附近人员密度较低的出口,从而提高整体疏散效率。该算法解决了以距离最短为目标的疏散分区方式导致的出口利用不均和不充分的现象,有效提高了疏散效率,对于区域分区疏散策略的制定具有一定指导意义。     

基于优化方法的区域疏散路径规划研究

由于各种灾害的频频发生,对于区域整体及局部的疏散规划方案的研究具有迫切性和必要性。基于传统的迪杰斯特拉算法和回溯法的思想,对矩阵化的地图信息进行处理和计算,得到满足最大疏散人数、总体最短疏散路径、最短疏散时间等优化条件的优化方案。最后将这种方法运用到实际中,得出了某大学校区的路径选择方案。     

基于城区行人安全的无人机运行风险评估

为保证无人机(UAV)在城市区域安全运行,建立基于城区行人安全的UAV运行风险评估模型。首先,分析UAV在城区运行时对行人造成的威胁,进行风险建模;其次,引入风险衡量标准,建立风险成本计算指标;然后,生成UAV城区运行风险地图;最后,以基于风险规避的UAV路径规划为应用场景,求解UAV在城区中的飞行任务路径。结果表明:不同区域的风险成本区别明显,风险程度与人群密度、环境遮蔽效果有关;与传统的距离最短路径规划方法相比,考虑运行风险的路径规划方法能够使UAV的飞行路径避开危险程度较高的区域,提高UAV在城区运行的安全性。     

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%。     

列控车载设备安全功能测试序列优化方法研究

列控系统测试序列优化问题可以转换成旅行商问题(TSP),在求解TSP时,用改良圈(IC)算法难以得出最优解,而模拟退火(SA)算法计算迭代次数多,为解决这一问题,提出一种基于SA优化IC算法的测试序列优化方法。首先,以车载设备模式转换功能为例,介绍基于TSP的测试序列生成方法;然后,说明SA优化IC算法的步骤和流程;最后,引入实例,并将其转换成TSP,采用SA算法优化IC算法求解TSP,并得到测试序列。结果表明:该算法较IC算法的结果更优,迭代次数较SA算法迭代次数降低了27. 54%,该方法可有效优化测试序列。     

基于自适应蚁群算法的化工园区毒气泄漏事故疏散路径规划*

为了降低人员在化工园区毒气泄漏事故中的伤亡风险,提出1种综合考虑疏散路径距离和毒性负荷值的自适应蚁群算法。通过建立路径评价函数,将疏散路径的毒性负荷值引入蚁群算法中,改进算法的信息素更新策略,采用启发式因子自适应调整策略并改进算法的启发式函数。运用Matlab软件进行仿真,将算法应用到某化工园区毒气泄漏事故中。研究结果表明:该自适应蚁群算法可以保持较高的搜索速度,在寻找距离最短道路的同时避开毒性负荷较高的疏散路径,可为化工园区毒气泄漏事故的应急疏散路径规划提供参考。     

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。     

危险天气下4D改航回归航迹规划方法

为解决航班因危险天气临时绕飞导致的航迹冲突问题，提出一种面向航迹运行(TBO)的4D改航回归航迹规划方法。首先，根据航空器性能限制，栅格化空域，使用蚁群算法与轮盘赌法，以改航路径最短为目标，生成三维空域内危险天气下的改航路径；然后，提出航迹回归概念，根据预计到达时间(ETA)计算改航速度，对齐时间得到4D改航航迹；最后，以我国中部某主要航段为运行场景，选取3个航迹回归点，采用“调速+等待”策略，计算避让危险天气的三维可行航迹，以燃油消耗与排放成本的计算结果与改航航迹产生的冲突为参考，评估各改航方案。结果表明：当选择最晚回归点时，改航方案3燃油消耗为5.9 t,温室气体排放量为26.3 t,是3种方案中消耗最少的，但需解脱冲突2次；选择最早回归点的改航方案1未与其他航班出现冲突，但燃油与排放相比方案3增加0.1%和0.2%。以上结果证实，该方案可实现危险天气下选取不同回归点时的4D改航回归航迹规划。     

大型公共场所动态引导人移动路径设计方法

针对方向式动态引导在大型公共场所安全疏散中的重要作用,以及对动态引导人移动路径研究不足的现状,提出利用比值函数设计动态引导人移动路径的方法。并借鉴TSP(旅行商问题)方法的求解思路,提出可用于动态引导人移动路径优化的禁忌搜索算法。以一个内部布局较为复杂的大型公共场所模拟场景为例,利用MA-ESM疏散模型,分别模拟了引导人最优移动路径、最短移动路径和影响面积最大路径3种不同情景下疏散效果。结果表明,利用影响面积和路径长度比值最大的优化算法计算得出的引导人移动路径,既可满足在相同时间内引导更多的人员进行疏散,又可节省总体的疏散时间,充分保证疏散效果,验证了笔者所提出的动态引导人移动路径优化算法的合理性。     

基于角改进的城市交通网络实时最短路径算法研究

针对城市交通网络中车流量的实时、动态变化特性,分析现有算法在处理动态车辆路径问题时存在的缺陷.综合道路条件、天气状况、交通堵塞和人口密度分布状况,构建动态交通网络环境下的实时路径评估模型.提出基于±90°角(源点与汇点连线的夹角)范围改进的Dijkstra最短路径算法,并给出具体实现过程.实例研究表明,基于角改进的Dijkstra算法无需遍历交通网络中所有路径,根据实时更新的交通状况和气象信息即可得到最短通行路径,提高了对交通网络中随机事件和突发事件的实时处理能力.     

最短路径算法在事故应急救援中的应用

本文主要研究了单源最短路径优化节点的技术和方法,并将其运用于事故的应急救援中,同时提出了技术支持系统中最短路径可视化的优化结构框架。结合单源最短路径算法,在地理信息系统中以数字高程模型和卫星影像数据为基础,针对事故危险区域开发出人员疏散和救援的最短路径可视化算法。此项技术完善了应急救援路径自动化选择模式,为事故中迅速展开人员疏散和组织有效的应急救援工作提供强有力的技术支持。     

海底隧道火灾救援搜索优化研究

为提高海底隧道火灾搜索效率,基于隧道火灾情景分析,建立时间最短的火灾救援搜索优化模型。首先,考虑海底隧道结构特点和CO浓度对救援效果的影响,给出模型的目标函数与限制条件,提升模型的适用性。然后,改进蚁群优化算法(ACA)的邻接矩阵和启发式函数确立规则,以克服搜索网络复杂和路径选择策略单一的问题,并求解模型。最后,以翔安海底隧道火灾为例进行模拟。结果表明,使用该模型在实现路径最短目标的同时,能优先对CO浓度较高的点进行救援搜索,降低CO对滞留人员的伤害。     

静态单点多目标危险品道路运输路径优化

为控制危险品运输对环境和居民造成的影响,基于不同运输决策者的路径选择要求,建立有关静态单点多目标约束条件下危险品道路运输路径优化的多个模型。分析危险品事故率影响范围、人口暴露、环境破坏和综合后果风险,并以距离、成本及风险最小化为目标,设计运输路径优化算法,运用灰色关联分析法(GRA)选出与"绝对最优路线"关联度最大的次优路线;最后以国内某公司的苯乙烯运输为例,验证模型和算法。结果表明,模型和算法适于求解危险品运输路径的优化问题,能得到运输时间较短、成本较低、对人和环境危害较小的最优路径。     

考虑街区尺寸的应急救援路径选择仿真研究

为分析街区尺寸对应急救援车辆行程时间的影响,基于小（120 m）、中（264 m）、大（440 m）3种典型街区尺寸,将救援车辆行程时间分为街区内、外2部分,以总行程时间最小为目标,构建基于背景流量水平的救援车辆路径选择仿真模型。设置4种救援场景,分别求解各救援场景在不同街区尺寸下的最短路径时间、冗余度及复杂度。结果表明:街区尺寸对街区内、外部救援时间均有影响,而前者在救援路径距离较短、街区尺寸较大的路网中占据较大比例（可达50%以上）;救援路径包含路段的流量较小时,中、大街区尺寸路网表现类似,而高流量下大尺寸具备更优的救援时间;街区尺寸越小,救援路径冗余度与复杂度均越大。