基于蚁群算法的井下逃生路线规划研究

矿井事故是造成人员伤亡最严重的事故类型之一,而大部分矿井事故都发生在井下。由于井下环境具有多变性和复杂性,干扰了矿工逃生路线的选择,使矿工很难找到最短路线逃生。蚁群算法具有良好的启发性和易于结合性,能很好解决矿工的逃生问题,且借助其收敛性可以得到最短逃生路线。因此,提出一种全新的基于蚁群算法的井下逃生路线规划方法,根据阻拦矿工逃生的因素和周围矿工的逃生选择,获得最合理的逃生路线,有效帮助矿工逃生。实验结果表明,在煤矿井下发生灾害时,根据阻拦因素和信息素量,利用蚁群算法可以得到最优的逃生路线,提高了最优路径的搜索速度,帮助矿工快速有效逃生,最终降低了事故的死亡率。