1、-7-研究与探索蚁群算法在动态疏散路径优化过程中的应用王侠程乃伟沈阳航空工业学院民航与安全工程学院，辽宁，110136【摘要】【关键词】本文将蚁群算法应用于动态疏散路径优化过程中。针对动态疏散系统的特点，及时跟踪环境变化，通过对环境参数的分析找出当前的最优疏散路径。有效提高了疏散系统的疏散效率，减少火灾、爆炸等重大事故造成的人员伤亡。通过对不同规模节点的模拟结果显示，该算法是一种求解动态疏散最优路径问题的有效算法。蚁群算法动态疏散最优路径一、引言二、动态疏散最优路径的确定随着社会经济的快速发展，现代建筑不断追求大型化、高层化以及地下空间化，使得建筑物的内部结构更复杂、通道更迂回，由此带来的消防
2、隐患是不容忽视的。传统的单向指示的消防疏散指示系统不再适用当前的大型建筑结构，甚至有可能在最危急的时刻把人们引向错误的逃生路径。为此本文提出一种动态疏散指示理论，能够根据火灾、爆炸事故现场风险大小的改变而改变疏散方向，及时的将人员转移到安全地带。动态疏散是一种多目标决策问题，影响决策的因素有火灾现场温度、燃烧时间、危险气体浓度等，对这些因素加以权重分析得出每个风险点处的风险值，即以风险最低的原则来选择路径。室内通道具有路线长度、风险大小等逻辑属性，用节点来表示通道内的关键风险点，下一个要走的节点一定是风险最小的节点，以此类推，直到遇到最近的出口为止。采用下面的函数来确定各个风险点p的风险值大小
3、：1iji（1）其中T、t、分别为各点对应的温度、燃烧时间、危险气体浓度的参数值大小，a、b、c为相应的权重系数，l是节点i到节点j的路径长度。最优疏散路径P即从当前点到出口累计风险值最小的一条路径：（2）蚁群算法是由意大利学者MarcoDorigo等人提出的一种新型的智能优化算法。该算法是从蚁群觅食过程中受到的启发，蚂蚁在从食物源到蚁穴并返回的过程中，能够在其走过的路径上分泌一种化学物质Pheromone信息素，通过这种方式形成信息素轨迹。蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质的存在及其强度，并以此指导自己的运动方向，使蚂蚁倾向于朝着该物质强度高的方向移动。通过信息素的正反馈机制，蚂蚁最终能够找到
4、从蚁穴到食物源的最优路径。目前蚁群算法已应用于旅行商问题（TSP）、作业车间调度问题、二次分配等问题，通过求解结果显示，其具有较强的鲁棒性和发现较好解的能力。ijopt三、蚁群算法原理20091021，3-8-研究与探索四、蚁群算法模型的建立动态疏散最优路径的选择与蚂蚁觅食的过程十分相似。在一个有n个节点的网络图中，可以将人员疏散的起始点S看作蚁巢，安全出口节点T看作是蚂蚁所要寻找的食物源，个体在从起始节点开始经过一定的路段、节点后，最终到达目的节点，并且随着环境参数的变化而选择合适的路线。设m是蚂蚁的数量，n是节点的数量，b（t）表示t时刻位于节点i的蚂蚁数目，则（3）为t时刻路径上的信息素
5、浓度，是t时刻集合V中节点两两连接的边e上残留的信息素浓度的集合。在初始时刻各条路径上信息素浓度相等，并设（0）=C（C为常数），基于蚁群算法最优路径选择就是通过在有向图G=（V，E，）中寻找节点，使其获得最小的耗费权值来实现的。蚂蚁k（k=1，2，m）在运动过程中，根据各条路径上的信息素浓度决定其转移方向。这里用禁忌表tabu（k=1，2，m）来记录蚂蚁k当前所走过的节点。在路径选择过程中，蚂蚁k（k=1，2，m）根据各条路径上的信息素浓度及路径的启发式信息来计算状态转移概率。设表示在t时刻蚂蚁k从节点i转移到节点j的状态转移概率：（4）式中：表示下一步允许选择的节点；由上式可知，转移概率与
6、成正比。代表信息启 发式因子，表示轨迹的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息素在蚂蚁运动时所起的作用，其值越大，则该蚂蚁越倾向于其他蚂蚁已经经过的路径，蚂蚁之间协作性越强；为期望启发式因子，表示能见度的相对重要性，反映了蚂蚁在运动过程中启发信息素在蚂蚁选择路径中受重视的程度，其值越大，则该状态转移概率越接近于贪心规则；为启发函数，其表达式如下（5）iijk466式中：为相邻两个节点i，j之间的距离。对蚂蚁k而言，越小，则越大，也就越大。显然，该启发函数表示从节点i转移到j的期望程度。经过n个时刻，蚂蚁完成一次循环，各路径上信息素量根据下式调整（6）（7）其中，表示第k只蚂蚁在时刻（t
7、,t+1）留在路径（i,j）上的信息素量，其值视蚂蚁表现的优劣程度而定。路径越短，信息素释放的就越多；表示本次循环中路径（i,j）的信息素的增量；（1-）为信息素轨迹的衰减系数，通常设置系数1来避免路径上轨迹量的无限增加。每只蚂蚁经过路径（i,j）上释放的信息素量为每单位长度，本文中的表达式如下：（8）采用蚁群算法对于某建筑内部疏散方案进行求解，选取蚂蚁个数m=20，迭代100次得到最优疏散方案。下图（1）和（2）分别表示火灾发生前和火灾发生后的疏散方案。将蚁群算法应用于动态疏散路径寻优问题中，取五、实例验证六、结束语图1火灾发生前疏散路线图2火灾发生后疏散路线2009104，5-9-研究与探
8、索得了较好的效果，能够获得满足条件的最优路径，将本文的疏散决策和具体的消防探测硬件系统结合将是未来发展的目标，是基于现代消防性能化设计的理念，在现代大型建筑消防疏散系统中发挥重要作用，其应用的前景巨大。同时考虑到算法应用的领域不同对相关的风险参数进行必要的修订是有待进一步研究的工作。【参考文献】1吴建强,浅析大型商场火灾的人员疏散,消防技术与产品信息,2008,6:32-33.2邹艳红,向南平,基于Mapinfo的校园道路网中最优路分析功能的实现,地矿测绘,2000,1:15-16.3李士勇,陈永强,李研,蚁群算法及其应用M.哈尔滨工业大学出版社,2004,9:22-28.4SartiA,Mi
9、kulaK,SgallariF.Nonlinearmultiscaleanalysisof3Dechocardiographicsequences,J.IEEETransMedicalImaging,1999,18:453-466.5(意)MarcoDorigo(德)ThomasSutzle,张军等译,蚁群优化,清华大学出版社,2007,1:39-45.6夏利民,王华,基于蚁群算法的最优路径选择算法的研究,计算机工程与设计,2007.8:3957-3958.200910泰州用高科技监控设备管理市政设施兴泰公路扩建工程亮化规划日前确定，757杆科技含量较高的路灯有望在年底与新路一起交付使用。据介
10、绍，扩建后的兴泰公路亮化工程起于兴化市周庄镇与姜堰市搭界处，至兴泰公路北延段，覆盖近35公里路面，预计设置路灯757杆，总投资1100万元。新选用的路灯不仅外形美观大方，而且采用高性能光学系统，能见度较高，减少了眩光。不仅如此，沿线路灯还将采用高科技监控设施，管理人员通过在路面安装的监控探头随时了解路面照明情况，并且可以通过一个短信控制所有路灯的开关。应用此项技术后，不仅可防止路灯电缆被盗，有利于路灯故障的及时排除，每年还可节省电费50万元左右。海康威视推出新一代视频综合平台产品近日，海康威视发布了新一代视频综合平台产品。该产品集模拟和数字视频信号切换、视频智能行为分析、视频信号编解码、数据集中存储和网络实时预览、视频高清上墙，以及各种网络功能、日志功能、用户权限管理、设备维护等功能于一体，具备综合的多业务视频处理和管理能力。它具有完善的矩阵功能，同时支持高清、标清数字矩阵和网络IP矩阵；模块化、机架式设计，快速实现多种视频监控业务的需求；强大的视频编解码能力，提供网络视频预览，视频编码数据集中存储和解码视频高清上墙的功能；支持视频综合平台之间级联，扩充了视频综合平台的视频处理和组网能力等。
