基于蚁群算法的烟气中人员疏散路径选择优化

针对火灾烟气环境下的人员疏散问题,分析人员密度以及烟气能见度对疏散速度以及最佳疏散路径的影响。首先,得到烟气及人员密度对疏散速度的修正函数,并将该函数同蚁群算法的启发式信息函数进行耦合;其次,改进蚁群算法求解最佳路径的局限性,建立1种基于蚁群算法的人员疏散路径算法模型;最后,将算法模型应用于实例研究。研究结果表明:所提出的模型可较好地优化人员疏散路径,并进一步提高人员疏散效率。

多源点人员疏散路径模型的优化

基于最短路网络流算法建立了考虑人员密度的多源点疏散模型。该模型以各源点内所有人员安全疏散时间最短为目标,对疏散过程中人员聚集、烟气影响、人流交汇三个影响因素进行了耦合,并对算法步骤进行了优化。结合算例,重点分析人员密度对疏散的影响,结果表明:人流交汇后,人流密度增加一倍时,疏散时间的增幅均超过50%。同时验证了算法的有效性和适用性。