双向蚁群算法的智能消防疏散图路径规划

当前我国正处在城市发展高速时期,综合建筑不断涌现,这时可根据火灾实时信息自动调整疏散路径的智能消防疏散图应运而生。路径规划算法是智能消防疏散图的重点研究方向之一。针对智能消防疏散图需结合火场信息动态规划路径等问题,提出了一种改进双向蚁群算法。添加了双向搜索策略,提高了算法全局搜索能力;结合A*算法改进了初始信息素分布,减小了算法初期搜索盲目性;改进了信息素更新策略,提高了算法收敛速度;结合火场信息和转向惩罚系数对算法蒸发系数、启发函数和转移概率进行改进,降低了陷入局部最优风险,提高了算法搜索效率和路径平滑性,并有效避开了火灾影响区域。通过仿真验证了算法有效性。

基于改进蚁群算法的大型综合建筑火灾疏散路径规划

动态逃生指示系统主要应用于大型综合建筑物内,此系统可根据建筑物内发生的火灾等突发情况动态指示人员疏散逃生,缩短逃生时间提高逃生成功率。通过研究现有动态逃生指示系统路径规划问题,提出一种改进蚁群算法,将Dijkstra算法和蚁群算法相结合,利用Dijkstra算法的全局搜索能力,调整了蚁群算法启发函数中初始信息素分布情况,同时结合探测到的火灾实时信息对蚁群算法的启发函数,转移概率,信息素挥发系数和更新规则进行改进。通过仿真实验表明改进的蚁群算法提高了搜索效率和全局搜索能力,降低了陷入局部最优的可能性并优化了逃生路线。

基于改进的蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划中的传统蚁群算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种改进蚁群算法。首先,对算法的转移概率进行改进,加入转向代价,减少不必要的转折,并针对启发函数启发性能不够强,对路径启发信息进行改进;然后,提出一种自适应的参数调整伪随机状态转移策略,动态改变参数值,避免过早陷入搜索停滞,增强搜索的全面性,同时对信息素更新方式进行改进,调整信息素挥发系数,保持蚂蚁发现最优路径的能力;最后,通过Matlab与其他算法进行对比分析。仿真结果表明,改进的蚁群算法收敛速度快,且路径长度和算法迭代次数有明显减少,能得到全局最优路径。改进蚁群算法具有可行性、有效性,在移动机器人路径规划中有一定的应用价值。

智能疏散系统导向标志计算及疏散路径仿真

为了解决大型综合建筑中智能疏散系统在火灾等突发情况发生时可根据复杂建筑结构规划出合理、安全的疏散路径问题,提出了一种基于改进A^*算法的多起点、多出口路径规划方法。通过增加转弯惩罚值,结合火灾影响区域实时信息和火灾中心点的距离改进了估价函数,进而计算出最优疏散路径。依据搜索出的最优路径调整三维楼层地图中各个导向标志方向,从而引导不同位置人员从最优路径疏散逃生。仿真实验结果表明,在计算多起点、多出口疏散路径时,改进A^*算法与传统Dijkstra算法和A*算法相比,搜索方向更加明确,路径更加平滑,搜索效率更高,运行时间更短,并能结合火灾信息保证疏散路径的安全性。该算法在求解大型综合建筑火灾安全疏散路径方面具有很好的应用前景。