基于遗传算法的人员疏散路径优化控制

大气污染化学事故一直威胁着人民生命财产安全,在2006—2010年间,我国共发生危险化学品事故490起,造成重大人员伤亡和财产损失。事故发生后,对人员及时疏散是控制事故损失最重要的措施之一。通过建立疏散路径优化模型,运用遗传算法求解,并通过数值实验验证了算法的可行性和适用性。影响人员疏散的因素主要有三方面原因,一是疏散路线的距离,二是道路的通行难易程度,三是化学毒剂的大气扩散情况。本文依据这三方面影响因素,建立了人员疏散路径优化模型。建立了适用于计算人员疏散路径优化问题的遗传算法方案,编写了MATLAB程序。通过数值实验,发现算法能很快得到计算结果,并且迅速收敛,验证了算法的可行性和适用性。

氯碱厂液氯泄漏事故人员疏散路径优化的数值模拟

以某氯碱厂液氯泄漏为研究对象,采用计算流体力学(CFD)Fluent软件模拟计算得出区域一、区域二、区域三疏散路线中各监测点的氯气扩散实时浓度,并考虑全部泄漏场景的发生概率,通过不同泄漏场景中各位置的氯气实时浓度来评估不同的人员疏散方案,优选出在所有泄漏场景中人员累计中毒风险较小的最优疏散路线。优化结果表明:当某氯碱厂液氯发生泄漏事故时,区域一的第二条路线、区域二的第一条路线和区域三的第二条路线为最优疏散路线。

蚁群算法在消防疏散平台上的应用

为保证火灾现场人员能够快速安全疏散,在利用火灾探测系统得到火源位置信息的基础上,利用数据库技术对建筑节点、通道的静态和动态属性进行存储,并结合在建筑物空间结构模型的基础上,利用已改进的蚁群算法,找出人员疏散的最优路径,并将其通过智能指示灯动态显示方向,室外工作人员依据可视化界面显示的可行路径进行实时、快速调度,将该层平面图、疏散路径信息发送给事故现场人员。实验结果表明,该方法可使被困人员快速找到安全出口,有效减少人员和财产损失。