【摘要】：復雜建筑的安全疏散設計是一項非常具有挑戰(zhàn)性的工作,安全疏散的路徑選擇通常受到疏散現(xiàn)場物理因素、疏散人員社會行為等因素的影響。在現(xiàn)有的智能算法中,蟻群算法所具備的正反饋并行計算的特點使其成為路徑選擇問題求解的常用算法之一,可以充分考慮疏散現(xiàn)場物理因素對安全疏散路徑選擇的影響,但疏散人員的社會行為在其中無法表達。因此,在蟻群算法中引入Agent理論,將物理因素與疏散人員的社會行為進行結合研究。蟻群算法與Agent理論的結合運用在計算機路由問題、智能制造領域等都有相關的研究,但在安全疏散領域中的研究幾近空白,因此將蟻群算法與Agent理論結合運用于安全疏散路徑研究中有十分重要的價值。基于以往對蟻群算法的優(yōu)化方法,改進其數(shù)學模型以適應安全疏散路徑選擇問題。在蟻群算法運行初期,存在信息素重復疊加、尋找路徑慢等問題,對此,本文進行了去除重復節(jié)點和簡化復雜路徑的優(yōu)化,以此提高最優(yōu)路徑的尋找速度和算法的收斂速度,確保輸出的結果為最短路徑。在matlab中進行計算機編程模擬,驗證算法的可行性和有效性。為了將疏散過程中人群的社會行為這一因素融入到問題的研究中,本文基于改進的蟻群算法,引入Agent理論,搭建安全疏散人群模型。所搭建的人群模型具有感知、決策、運動三個子系統(tǒng),Agent個體通過感知系統(tǒng)從外界獲取信息并傳遞到決策系統(tǒng);在決策系統(tǒng)中將外界信息與基于改進的蟻群算法得到的安全疏散路徑進行比較分析,基于行為規(guī)則庫進行決策判斷,運動系統(tǒng)做出排隊、競爭出口等社會行為,形成基于Agent系統(tǒng)下的新蟻群算法安全疏散路徑選擇模型,為下文的實例求解做好充分的準備。為驗證本文提出的安全疏散路徑選擇模型的可行性,在BIM環(huán)境下進行不同條件的安全疏散仿真模擬,通過對有無Agent系統(tǒng)進行安全疏散仿真模擬,對得到的疏散路線進行比較分析得到結論:在Agent系統(tǒng)下,疏散路線更加符合真實疏散情況,疏散效率更高;對不同的起火區(qū)域進行安全疏散仿真模擬,疏散人群能夠有效的避開起火區(qū)域選擇疏散路徑;對不同的火災現(xiàn)場起火條件進行安全疏散仿真模擬,驗證了模型的廣泛適用性。綜上所述,本文所提出的安全疏散路徑選擇模型具有一定的科學價值和現(xiàn)實意義,為安全疏散預案設計提供了參考。
【學位授予單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TU998.1
【圖文】：

（a） （b）圖 2-1 蟻群覓食路徑尋優(yōu)示意圖當最短路徑上出現(xiàn)無法通行的情況時，螞蟻會迅速地進行新的路徑探索。螞蟻繞過障礙物，一定時間后，在最短路徑上的信息素濃度必然要高于其他路徑，經過一段時間的正反饋作用后，螞蟻的路徑選擇會收斂于最短路徑上，如圖 2-2所示。（a）

（c）圖 2-2 蟻群算法最短路徑收斂示意圖的特點程中信息的傳遞體現(xiàn)出很強的正反饋作用相合作具有一定的相似性。因此，將蟻群算是比較適合的。蟻群算法具有的自組織性和行從無序到有序的動態(tài)演化，從而找到最優(yōu)的搜索全局最優(yōu)解的能力，其正反饋機制搜索效率；并行性，在算法求解的過程中，蟻群通過作，進行同時計算，有助于快速獲取最優(yōu)，算法的適用范圍廣，在實際問題的運用

圖 2-3 疏散場景柵格圖柵格化之后，以疏散者所在位置為中心，其可以擇，即可向八個方向進行移動。疏散場景的動態(tài)每個柵格進行屬性賦予。一個柵格即為一個節(jié)點1,2,…,24)表示圖 2-3 中的柵格，同時對應圖 2-4 中點 Vb，柵格“24”為目標節(jié)點 Ve，其中黑色柵格示有障礙物，不可通行，其他白色柵格為普通柵格

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本文編號：2802576