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      蟻群算法在多障礙場所疏散路徑規(guī)劃中的應(yīng)用

      2018-04-02 07:37:53張嘉琪張言天津理工大學(xué)環(huán)境科學(xué)與安全工程學(xué)院
      消防界(電子版) 2018年1期
      關(guān)鍵詞:柵格起點(diǎn)障礙物

      ■ 張嘉琪 張言 天津理工大學(xué)環(huán)境科學(xué)與安全工程學(xué)院

      隨著建筑行業(yè)的發(fā)展,建筑物種類和結(jié)構(gòu)越來越多樣化,然而建筑火災(zāi)也隨之發(fā)生地越來越頻繁,由于火災(zāi)造成的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失極為嚴(yán)重。尤其是多障礙物的公共場所,由于場所障礙物較多,人員對(duì)場所的環(huán)境也不熟悉,所以一旦發(fā)生火災(zāi),逃生極為困難。當(dāng)發(fā)生火災(zāi)的時(shí)候人員的恐慌和從眾心理使得群眾盲目逃生,傳統(tǒng)疏散指示圖達(dá)不到預(yù)期的疏散效果,而且火災(zāi)發(fā)生時(shí)火焰和煙氣態(tài)勢(shì)的發(fā)展變化,造成路徑通行能力的動(dòng)態(tài)變化,而目前建筑物中普遍使用的大多為固定方向式指示標(biāo)志,存在著當(dāng)安全出口附近發(fā)生火災(zāi)時(shí)會(huì)將人員引向危險(xiǎn)區(qū)域的隱患。蟻群算法是受到自然界中螞蟻覓食行為啟發(fā)而提出的一種仿生進(jìn)化算法。研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)發(fā)生火災(zāi)時(shí),人員逃生特性和蟻群覓食有一定的相似性,因此,根據(jù)蟻群算法對(duì)建筑空間進(jìn)行網(wǎng)格模型劃分,定義和描述建筑空間各網(wǎng)格的靜態(tài)屬性和動(dòng)態(tài)屬性;根據(jù)火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)提供的火警信息搜索人員疏散的最優(yōu)路徑,利用軟件程序控制技術(shù),實(shí)現(xiàn)路徑優(yōu)化算法和消防探測控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳遞,通過控制程序把最優(yōu)路徑快速規(guī)劃出來,這樣人們可以很直觀地看到當(dāng)前最優(yōu)逃生路徑,避免在障礙物較多的場所找不到出口,減少了盲目逃生帶來的恐慌。

      一、環(huán)境模型的建立

      將要規(guī)劃路徑的區(qū)域劃分成大小相同的柵格,將原本有障礙物的柵格標(biāo)記為不可行區(qū)域,剩下的柵格就是正常情況下的可行區(qū)域。在可行區(qū)域定點(diǎn)安裝溫度和煙氣傳感器,火災(zāi)發(fā)生時(shí),如果某區(qū)域內(nèi)的溫度和煙氣傳感器數(shù)值有任何一個(gè)超過了安全閾值,則該區(qū)域內(nèi)的柵格被自動(dòng)定義為障礙柵格,路徑只能在可行區(qū)域內(nèi)規(guī)劃。

      影響動(dòng)態(tài)疏散的因素有現(xiàn)場溫度、煙氣濃度以及人群擁擠狀況等,對(duì)這些因素加以權(quán)重分析得出每個(gè)柵格的風(fēng)險(xiǎn)值,根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)最小的原則來規(guī)劃路徑。用下面的函數(shù)來確定由柵格i轉(zhuǎn)移到柵格j的風(fēng)險(xiǎn)值大小

      式中T、C、ρ分別表示各柵格對(duì)應(yīng)的溫度、危險(xiǎn)氣體濃度和人流密度,a、b、c為相應(yīng)的權(quán)重系數(shù),表示從柵格i到柵格j的路線長度。最優(yōu)疏散路徑即從當(dāng)前點(diǎn)到出口累計(jì)風(fēng)險(xiǎn)值最小的一條路徑

      二、柵格蟻群算法的原理及改進(jìn)

      1.傳統(tǒng)蟻群算法的原理

      設(shè)要規(guī)劃路徑的起點(diǎn)為S點(diǎn),目標(biāo)為O點(diǎn)。螞蟻從起點(diǎn)S出發(fā)尋找路徑,只能從其所在柵格的相鄰柵格中選擇一個(gè)前行。第k只螞蟻在t時(shí)刻從柵格i選擇柵格j行走的概率為:

      表示第k只螞蟻在時(shí)段(t,t+1)留在路徑(i,j)上的信息素,列迭代之后,螞蟻?zhàn)罴训穆窂缴希瑥亩顾惴ㄊ諗俊?/p>

      2.蟻群算法的改進(jìn)

      對(duì)于路徑規(guī)劃問題,柵格蟻群算法存在可優(yōu)化空間。

      因?yàn)樵诨馂?zāi)逃生中螞蟻搜索的目標(biāo)是已知的,所以可以使用目標(biāo)函數(shù)啟發(fā)法提高螞蟻搜索效率,引入啟發(fā)函數(shù)h(x)如下:

      其中,啟發(fā)因子c是一個(gè)大于0的常數(shù),決定了螞蟻受目標(biāo)啟發(fā)的程度,c越大螞蟻受到的啟發(fā)強(qiáng)度越大。引入該啟發(fā)函數(shù)后,螞蟻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率變?yōu)椋?/p>

      相應(yīng)的信息素更新公式變?yōu)椋?/p>

      改進(jìn)之后在進(jìn)行動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃時(shí)可以減少循環(huán)次數(shù),從而快速得到較好的路徑規(guī)劃結(jié)果。

      三、蟻群算法的流程

      設(shè)表示啟發(fā)因子和信息揮發(fā)率。

      第一步:初始化m、x、α、β、c、ρ、x、y等參數(shù);

      第二步:判斷本次規(guī)劃是不是首次規(guī)劃,如果是,將信息素初始化為常數(shù);否則將信息素設(shè)定為上次規(guī)劃保存的信息素值;

      第三步:當(dāng)x小于y時(shí)進(jìn)入循環(huán),否則轉(zhuǎn)到第八步;

      第四步:對(duì)每一只螞蟻從起點(diǎn)開始按照式(7)選擇下一個(gè)柵格搜索路徑直到找到目標(biāo)。如果沒有找到目標(biāo)則讓其回到起點(diǎn)重新搜索并且失敗次數(shù)加一。若失敗次數(shù)累計(jì)達(dá)到最大允許失敗次數(shù)z則程序結(jié)束并返回未找到路徑;

      第五步:對(duì)每只螞蟻找到的路徑與全局最佳路徑比較,如果比全局最佳路徑更好則將該路徑更新全局最佳路徑;

      第六步:對(duì)全局最佳的路徑按照式(8)更新信息素;

      第七步:循環(huán)計(jì)數(shù)x加一,轉(zhuǎn)到第三步;

      第八步:保存本次規(guī)劃時(shí)螞蟻產(chǎn)生的信息素;

      第九步:程序結(jié)束,將全局最佳路徑作為結(jié)果輸出。

      四、仿真實(shí)驗(yàn)

      為了驗(yàn)證柵格蟻群算法在多障礙區(qū)域的路徑規(guī)劃效果,選取某超市作為試驗(yàn)樣本,

      在LabVIEW2015開發(fā)環(huán)境下將實(shí)驗(yàn)?zāi)P偷慕ㄖ矫鎴D轉(zhuǎn)換為在該環(huán)境下可用的簡易地圖。并在LabView2015開發(fā)環(huán)境下將算法程序按照前文所述的方法和流程編寫出來。

      運(yùn)行該程序,在前面板添加兩個(gè)標(biāo)識(shí)點(diǎn)S和O,分別代表起點(diǎn)和出口,該程序規(guī)劃結(jié)果如圖中L1,即為從起點(diǎn)S到出口O的最短路徑,用時(shí)60毫秒。如果在這條路徑上選擇一點(diǎn)A設(shè)置為障礙點(diǎn),并重新規(guī)劃路徑,則該程序規(guī)劃結(jié)果如圖中L2,即為在避開該障礙點(diǎn)A的前提下,從起點(diǎn)S到出口O的最短路徑,用時(shí)71毫秒。

      五、實(shí)驗(yàn)結(jié)論

      該仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在多障礙場所利用改進(jìn)后的柵格蟻群算法規(guī)劃逃生路徑是安全可行的,該算法既能保證避開障礙物,也可以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)避開危險(xiǎn)區(qū)域,并且在此前提下迅速規(guī)劃出最短的逃生路線。

      參考文獻(xiàn):

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      段鵬飛.面向大型場館疏散的改進(jìn)多蟻群算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2013,(02):357-359.

      趙容齊.基于人工勢(shì)場法的機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[D].山東:山東大學(xué),2008.

      王樹西,吳政學(xué).改進(jìn)的Dijkstra最短路徑算法及其應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2012,(05):223-228.

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      石鐵峰.改進(jìn)遺傳算法在移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)仿真,2011,(04):193-195.

      邱莉莉.基于改進(jìn)蟻群算法的機(jī)器人路徑規(guī)劃[D].上海: 東華大學(xué),2015.

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