典型文献
一种用于火灾疏散路径动态规划的算法
文献摘要：
针对火灾发生时现有的疏散路径不能根据火情实时更改,可能会将逃生人员引向着火现场从而引起更大危险的问题,提出了一种用于火灾疏散路径动态规划的新型改进蚁群算法(Novel Improved Ant Colony Algorithm,NIACA).首先通过A*算法提高初始信息素浓度,接着提出受火灾因素影响的当量距离改进启发函数,然后改进信息素更新规则来加快蚂蚁最优路径搜索速度,最后对路径进行平滑策略处理.实验结果表明,与原始蚁群算法相比,本文算法降低了算法前期盲目性,动态搜索能力强,能避免算法陷入局部最优,在火灾发生时能够快速准确地规划疏散路径,将逃生人员快速安全疏散到远离火场的安全出口.
文献关键词：
火灾疏散路径;蚁群算法;A*算法;当量距离
中图分类号：
作者姓名：
曹祥红;杜薇;魏晓鸽;童硕
作者机构：
郑州轻工业大学 建筑环境工程学院,河南 郑州 450000;河南省智慧建筑与人居环境工程技术研究中心,河南 郑州 450000
文献出处：
引用格式：
[1]曹祥红;杜薇;魏晓鸽;童硕-.一种用于火灾疏散路径动态规划的算法)[J].消防科学与技术,2022(09):1237-1242
A类：
火灾疏散路径,NIACA,当量距离
B类：
动态规划,火情,更改,逃生,引向,着火,改进蚁群算法,Novel,Improved,Ant,Colony,Algorithm,初始信息素,信息素浓度,火灾因素,启发函数,信息素更新规则,蚂蚁,最优路径搜索,盲目性,动态搜索,搜索能力,局部最优,快速准确,安全疏散,火场,安全出口
AB值：
0.345681
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