摘要:随着城市化进程的加速,大型建筑如雨后春笋般涌现,对建筑的消防安全提出了更高的要求。在火灾等紧急情况下,如何迅速、安全地疏散人员,成为了建筑设计中不可忽视的重要环节。近年来,随着智能算法的发展,利用算法进行建筑消防疏散路径规划已成为研究热点。研究提出一种基于自适应蚁群算法的建筑工程消防疏散路径规划方法。该方法通过综合考虑建筑内部的空间布局、火灾状况、人员疏散的影响因素,实现了高效、安全的疏散路径规划。通过与传统蚁群算法进行对比实验,验证了该方法在收敛速度和路径优化方面的优越性。
关键词:自适应蚁群算法"建筑消防"疏散路径规划"优化算法
A"Fire"Evacuation"Path"Planning"Method"for"Construction"Projects"Based"on"Adaptive"Ant"Colony"Algorithm
WANG"Junbin
Hainan"Vocational"College"of"Politics"and"Law,Haikou,"Hainan"Province,"571100"China
Abstract:"With"the"acceleration"of"urbanization,"large"buildings"have"been"emerging"like"mushrooms"after"rain,"which"puts"highernbsp;requirements"on"the"fire"safety"of"buildings."In"emergency"situations"such"as"fires,"how"to"quickly"and"safely"evacuate"personnel"has"become"an"important"aspect"that"cannot"be"ignored"in"architectural"design."In"recent"years,"with"the"development"of"intelligent"algorithms,"using"algorithms"for"building"fire"evacuation"path"planning"has"become"a"research"hotspot."This"article"proposes"a"fire"evacuation"path"planning"method"for"building"engineering"based"on"Adaptive"Ant"Colony"algorithm."This"method"achieves"efficient"and"safe"evacuation"path"planning"by"comprehensively"considering"the"spatial"layout"inside"the"building,"fire"conditions,"and"factors"affecting"personnel"evacuation."Through"comparative"experiments"with"traditional"ant"colony"algorithm,"the"superiority"of"this"method"in"convergence"speed"and"path"optimization"has"been"verified.
Key"Words:"Adaptive"Ant"Colony"algorithm;"Building"fire"protection;"Evacuation"path"planning;"optimization"algorithm
随着城市化进程的加速,大型建筑如雨后春笋般涌现,城市人口密度不断增加,使建筑的消防安全成为了社会关注的焦点,火灾等紧急情况下的人员疏散问题更是建筑设计中不可忽视的重要环节。传统的疏散路径规划方法往往依赖人工经验和规则,难以适应复杂多变的建筑环境和火灾状况。近年来,智能算法的发展为建筑消防疏散路径规划提供了新的思路和方法。其中,蚁群算法作为一种效仿自然蚁群觅食的优化策略,因其强大的全局搜索能力和自适应性,在建筑消防疏散路径规划中展现出了巨大的潜力。本文旨在深入探讨基于自适应蚁群算法的建筑工程消防疏散路径规划方法,通过综合考虑建筑内部的空间布局、火灾状况、人员疏散的影响因素,实现高效、安全的疏散路径规划。期望通过研究,为建筑消防安全设计提供新的视角和思路,推动相关领域的技术进步,为城市的安全发展贡献一份力量。
1建筑消防疏散路径规划的理论分析
1.1"建筑消防疏散路径规划的设计原则
建筑的消防疏散路线设计至关重要,其基础是确保人员的安全撤离。在进行疏散时,必须高度重视安全性,避免由于疏散策略不当而导致疏散过程中人员伤害的增加。
在规划疏散路径时,应考虑到人员分流的策略,建筑内部通常会设有数条主要通道。在紧急情况下,由于人的自然反应,人们往往会不自觉地趋向同一个主要通道,导致该区域发生拥堵。为确保高效而有序的疏散,理想的做法是将人群合理地分散引导至这些不同的疏散路径,避免拥堵提升逃生效率[1]。
此外,还需遵循“远近兼顾”的原则。面对火灾突发,人们的本能是迅速撤离险境,倾向于寻找最接近的撤离路线。通道的通行流畅度直接受到人数的显著影响,人数激增会导致通行速度大幅下降。在规划建筑物的疏散方案时,只以通道的物理距离作为衡量标准是不够的,必须更加重视疏散路线的实际效用与效率,目标是确保每个通道都能得到有效利用,实现远近兼顾,确保所有人员能够安全疏散[2-3]。
1.2"蚁群算法优化建筑消防疏散路径的概述
自适应蚁群疏散方法会将建筑的空间布局信息转化为算法可以理解的网络结构,建筑内不同区域的连接被抽象为节点间的距离,建筑内的疏散路径长度则以两个节点之间的等效距离作为标准[4]。当火灾爆发时,运用自适应蚁群优化算法来评估建筑内部各节点的状态,筛选出满足疏散要求的节点,计算出相应的有效疏散路径长度,持续探寻疏散节点,直至定位到建筑的所有安全出口位置。图1描绘该算法在建筑环境中执行路径探索的基本运作机制。
通过观察图1,可知,在建筑物内部发生火灾的情况下,存在多条潜在的疏散路线以供人员撤离。例如,人员可以从火灾发生地经由节点A和节点B抵达安全出口1,或者选择通过节点C和节点D到达安全出口2作为逃生路径,还有通过节点E和节点F前往安全出口3的疏散方案可供选择。
在疏散进程中,各条疏散路径的实际长度可能会存在差异。如图1所展示的那样,火灾起点到节点A、C、E的距离分别是2、1、1。尽管疏散效率在很大程度上取决于所选路径,但若大多数人集中选择最短的疏散路径,则很可能会引发人流拥堵,反而会造成疏散效率的下降。该方法旨在通过智能算法找到既安全又高效的疏散路径。
2"蚁群算法优化建筑消防疏散路径的设计
2.1"建筑疏散算法空间模型建立
在设计自适应蚁群算法的空间模型过程中,运用直角坐标系来标记栅格位置。在此坐标系中,原点被定位在左上角,X轴的正方向定义为水平向右,Y的正方向则是竖直向下。坐标轴上的每一个单位长度都对应着栅格矩阵中的一个特定区域,每一个栅格都能够通过其独一无二的直角坐标(X,"Y)来进行准确标识。图2阐明自适应蚁群算法下空间模型的栅格布局与其逻辑框架之间的映射关系,其中,图2所展示的栅格与各个节点之间存在着一一对应的关系。
在着手进行建筑物的消防疏散路径规划与设计时,采用N来代表建筑内所有消防节点的集合,E则用来表示建筑内消防疏散通道的集合,这些通道即连接建筑中任意两个节点之间的路径。
在建筑消防疏散算法的应用中,建筑的空间信息被抽象为由建筑消防节点集合N和建筑消防疏散通道集合E组成的网络结构数学模型M(N,"E)。在这个模型中,N"="{N1,"N2,"...,"Nn-1,"Nn}是一个包含n个建筑消防疏散节点信息的集合。
在建筑消防疏散模型中,节点根据其特性和状态被划分为4种类型:普通节点代表建筑中常规的可通行区域,障碍节点表示由于障碍物或火灾等原因而不可通行的区域;已通过节点指的是已经被疏散人员或搜索算法访问过的节点,未知节点代表尚未被探索或状态不确定的区域,分别用FD0、FD1、FD2和FD3来表示。建筑内部的消防节点类型并非一成不变,它们可能会随着火灾形势的演变而发生属性的变化。
2.2"蚁群算法优化建筑消防疏散路径的优化
在建筑物火灾疏散场景中,找到最优的疏散路径至关重要。这不仅是找到最短的逃生路线,更要确保这条路线的安全性。通道内的人员密度、火场温度、有毒气体浓度、能见度等多个因素都会对疏散效率和安全性产生影响[5]。
人员活动性的计算是这一优化策略的核心之一。这个概念综合考虑了多种影响人员移动能力的因素,并将其量化为一个系数。在火灾等紧急情况下,这个系数能够动态地反映人员在不同环境和条件下的移动能力,从而为疏散路径的选择提供重要参考。
2.3蚁群算法优化建筑消防疏散路径的实现
利用自适应蚁群算法,可以高效地找到最佳逃生路径。
2.3.1初始化环境及参数
为构建栅格地图矩阵,需要依据建筑物的实际空间配置、火源的具体位置及其状态、各类消防安全设施的信息来定义栅格环境。在这个过程中,初始化所有节点的静态与动态信息,涵盖逃生通道的固有属性和可能发生的变化,设定与火场相关的各项参数、逃生通道的通行难度系数等关键指标。
2.3.2参数配置
在算法配置阶段,需要设定一系列关键参数,包括:迭代次数的最大值,以限制算法的运行时间;预计需要疏散的人员总数,以确保疏散计划的充分性;信息素的挥发速率,影响着路径选择中信息素的更新和路径的优先级;记录已访问节点的禁忌表,用于避免算法陷入局部最优解,提高全局搜索能力。
2.3.3计算路径长度
根据建筑内人员疏散的影响因素,计算出各个节点之间的等效路径长度。
2.3.4节点评估
评估当前节点是否为障碍物。如果不是,则继续前行;如果是,则返回重新计算路径。
2.3.5路径搜索
将搜索过程中经过的普通节点记录在禁忌表中,并实时更新此表,以避免重复访问。
2.3.6出口判断
判断当前节点是否为出口。如果是,则记录路径;如果不是,则返回重新搜索。
2.3.7记录路径
记录下本次迭代找到的路径及其长度,以便后续比较和优化。
2.3.8全局更新
根据找到的路径更新全局的信息素浓度,并做自适应的调整,以便算法能够更快地收敛到最优解。
2.3.9最优路径输出
检查算法是否达到了预设的最大迭代次数。如果达到,则输出找到的最优逃生路径;如果没有,则继续搜索。
2.4自适应蚁群算法的最优参数设置
蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法,通过模拟蚂蚁释放信息素和跟随信息素的行为来寻找最优解。在应用中,为了得到最佳的性能,需要对算法的关键参数进行合理的设置。
蚁群算法涉及几个核心参数:信息启发式因子(α)、期望启发式因子(β)、信息素挥发因子(ρ)、信息素强度(Q)以及蚂蚁的数量(m)。这些参数的设定会直接影响到算法的性能和收敛速度。
(1)信息启发式因子(α)控制着信息素在路径选择中的重要性。当α值较大时,算法会更快地趋向于选择信息素浓度高的路径,这可能会加强算法的正反馈效果。但过高的α值也可能降低算法的随机性,导致过早收敛到局部最优解。
(2)期望启发式因子(β)决定了启发式信息(如距离、可见性等)在路径选择中的权重。β值较高会加速算法的收敛,但同样可能陷入局部最优。需要谨慎选择β值,以在全局搜索和局部搜索之间找到平衡。
(3)信息素挥发因子(ρ)决定了信息素随时间挥发的速度。较低的ρ值意味着信息素挥发较慢,这有助于算法在全局范围内进行搜索,但可能导致收敛速度变慢。相反,较高的ρ值会加速算法的收敛,但可能限制了全局搜索能力。
(4)信息素强度(Q)反映了蚂蚁在走过的路径上释放的信息素量。Q值越大,信息素的累积速度越快,正反馈效果越显著,从而可能加快算法的收敛速度。过高的Q值也可能导致算法过早收敛。
(5)蚂蚁的数量(m)也是一个重要的参数。较少的蚂蚁数量可能减弱全局搜索能力,容易导致局部最优解。而过多的蚂蚁则会增加算法的随机性,降低正反馈效果,从而影响算法的收敛速度。
针对建筑消防疏散路径优化的问题,在Matlab环境中进行仿真时,需要根据具体问题的特点来调整这些参数。通过反复试验和比较,可以找到一组最适合该问题的参数设置,以实现最优的疏散路径规划。在调整参数时,需要综合考虑算法的收敛速度、全局搜索能力和解的质量,以达到最佳的性能。
3试验结果与分析
针对建筑在火灾发展的不同阶段——火灾初期、火势开始蔓延、火灾后期——进行了人员疏散路径的规划模拟实验。在实验中,运用两种算法对比在不同火灾阶段的收敛速度。通过深入分析数据,相比于传统的蚁群算法模型,本文提出的自适应蚁群算法在寻找建筑消防疏散路径规划的最优解时表现出了更快的收敛速度。
4结语
针对建筑工程消防疏散路径规划问题,本研究提出了一种基于自适应蚁群算法的解决方案。通过综合考虑建筑内部的空间布局、火灾状况、人员疏散的影响因素,该方法实现了高效、安全的疏散路径规划。试验结果表明,相比传统蚁群算法,本方法在收敛速度和路径优化方面展现出了显著优势。在建筑火灾疏散路径规划的实际应用中,本方法能够快速适应火灾发展的不同阶段,为人员疏散提供最优路径,从而有效提升疏散效率,减少潜在的人员伤亡。
参考文献
[1]"王庆宇,王张舒君,黄治棋,等.智能化建筑疏散路径规划与动态指示设计[J].智能建筑电气技术,2024,18(1):104-109.
[2]"刘时升,卢相宇.基于改进蚁群算法的建筑工程消防疏散路径优化[J].绿色建造与智能建筑,2023(1):56-58,67.
[3]"曹祥红,杜薇,魏晓鸽,等.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,2022,41(9):1237-1242.
[4]"吴振东.基于蚁群算法的消防应急照明和疏散指示系统的设计[J].粘接,2022,49(8):189-192.
[5]"赵立财.基于改进蚁群算法的室内疏散路径优化[J].消防科学与技术,2021,40(7):999-1003.