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《西安建筑科技大学》 2018年
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基于蚁群算法的地铁站火灾多目标疏散路径优化研究

刘恒旭  
【摘要】:地铁作为现代生活最主要的生活交通工具之一,在给人们带来方便的同时,也伴随着产生了许多灾难性事故。由于地铁站特殊的建筑结构,当遇到火灾时,不利于人员正常疏散。基于此,本文分析地铁站内疏散的影响因素,提出多目标优化方案,结合火灾动态数据,改进蚁群算法参数及策略选择,为疏散人员寻求最佳疏散策略,减少真实疏散模拟的人力、物力和财力的消耗。本文基于蚁群算法计算人员地铁站疏散的最优疏散路径,结合人员疏散时拥挤度与疏散时间的计算,利用MATLAB进行实例模拟仿真,力求人员的疏散结果真实、科学和准确。首先,根据蚁群算法中各参数对结果的影响,优化实例中参数的选择,使计算结果更准确;其次,分析蚁群算法在应用中的劣势,改进蚁群算法在各种策略上的选择;最后,结合火灾动态数据,模拟人员在地铁站火灾情况下疏散,保证人员在疏散过程中多目标最优,即疏散路径、疏散拥挤度与疏散时间最优,提高模型的科学性和真实性。本文利用蚁群算法,实现地铁站火灾多目标疏散路径优化,提出一个优化模型,为地铁站管理者和救援人员提供一个科学有效的方法,提高地铁站人员疏散的成功率。通过对地铁站火灾情况下人员疏散的研究,对蚁群算法的参数以及策略进行优化改进,结合火灾动态数据,进行计算机建模,并且对地铁站人员多目标疏散进行了创新性研究。通过实例分析,验证了模型的可用性,且优化后的模型使疏散模拟结果更加科学和准确,接近真实情况,提高了地铁站安全管理水平与人员安全疏散的概率。
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:U231.96

【参考文献】
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