基于自適應蟻群算法的建筑工程消防疏散路徑規(guī)劃方法研究

摘要：隨著城市化進程的加速，大型建筑如雨后春筍般涌現(xiàn)，對建筑的消防安全提出了更高的要求。在火災等緊急情況下，如何迅速、安全地疏散人員，成為了建筑設計中不可忽視的重要環(huán)節(jié)。近年來，隨著智能算法的發(fā)展，利用算法進行建筑消防疏散路徑規(guī)劃已成為研究熱點。研究提出一種基于自適應蟻群算法的建筑工程消防疏散路徑規(guī)劃方法。該方法通過綜合考慮建筑內部的空間布局、火災狀況、人員疏散的影響因素，實現(xiàn)了高效、安全的疏散路徑規(guī)劃。通過與傳統(tǒng)蟻群算法進行對比實驗，驗證了該方法在收斂速度和路徑優(yōu)化方面的優(yōu)越性。

關鍵詞：自適應蟻群算法"建筑消防"疏散路徑規(guī)劃"優(yōu)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

隨著城市化進程的加速，大型建筑如雨后春筍般涌現(xiàn)，城市人口密度不斷增加，使建筑的消防安全成為了社會關注的焦點，火災等緊急情況下的人員疏散問題更是建筑設計中不可忽視的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的疏散路徑規(guī)劃方法往往依賴人工經驗和規(guī)則，難以適應復雜多變的建筑環(huán)境和火災狀況。近年來，智能算法的發(fā)展為建筑消防疏散路徑規(guī)劃提供了新的思路和方法。其中，蟻群算法作為一種效仿自然蟻群覓食的優(yōu)化策略，因其強大的全局搜索能力和自適應性，在建筑消防疏散路徑規(guī)劃中展現(xiàn)出了巨大的潛力。本文旨在深入探討基于自適應蟻群算法的建筑工程消防疏散路徑規(guī)劃方法，通過綜合考慮建筑內部的空間布局、火災狀況、人員疏散的影響因素，實現(xiàn)高效、安全的疏散路徑規(guī)劃。期望通過研究，為建筑消防安全設計提供新的視角和思路，推動相關領域的技術進步，為城市的安全發(fā)展貢獻一份力量。

1建筑消防疏散路徑規(guī)劃的理論分析

1.1"建筑消防疏散路徑規(guī)劃的設計原則

建筑的消防疏散路線設計至關重要，其基礎是確保人員的安全撤離。在進行疏散時，必須高度重視安全性，避免由于疏散策略不當而導致疏散過程中人員傷害的增加。

在規(guī)劃疏散路徑時，應考慮到人員分流的策略，建筑內部通常會設有數(shù)條主要通道。在緊急情況下，由于人的自然反應，人們往往會不自覺地趨向同一個主要通道，導致該區(qū)域發(fā)生擁堵。為確保高效而有序的疏散，理想的做法是將人群合理地分散引導至這些不同的疏散路徑，避免擁堵提升逃生效率[1]。

此外，還需遵循“遠近兼顧”的原則。面對火災突發(fā)，人們的本能是迅速撤離險境，傾向于尋找最接近的撤離路線。通道的通行流暢度直接受到人數(shù)的顯著影響，人數(shù)激增會導致通行速度大幅下降。在規(guī)劃建筑物的疏散方案時，只以通道的物理距離作為衡量標準是不夠的，必須更加重視疏散路線的實際效用與效率，目標是確保每個通道都能得到有效利用，實現(xiàn)遠近兼顧，確保所有人員能夠安全疏散[2-3]。

1.2"蟻群算法優(yōu)化建筑消防疏散路徑的概述

自適應蟻群疏散方法會將建筑的空間布局信息轉化為算法可以理解的網絡結構，建筑內不同區(qū)域的連接被抽象為節(jié)點間的距離，建筑內的疏散路徑長度則以兩個節(jié)點之間的等效距離作為標準[4]。當火災爆發(fā)時，運用自適應蟻群優(yōu)化算法來評估建筑內部各節(jié)點的狀態(tài)，篩選出滿足疏散要求的節(jié)點，計算出相應的有效疏散路徑長度，持續(xù)探尋疏散節(jié)點，直至定位到建筑的所有安全出口位置。圖1描繪該算法在建筑環(huán)境中執(zhí)行路徑探索的基本運作機制。

通過觀察圖1，可知，在建筑物內部發(fā)生火災的情況下，存在多條潛在的疏散路線以供人員撤離。例如，人員可以從火災發(fā)生地經由節(jié)點A和節(jié)點B抵達安全出口1，或者選擇通過節(jié)點C和節(jié)點D到達安全出口2作為逃生路徑，還有通過節(jié)點E和節(jié)點F前往安全出口3的疏散方案可供選擇。

在疏散進程中，各條疏散路徑的實際長度可能會存在差異。如圖1所展示的那樣，火災起點到節(jié)點A、C、E的距離分別是2、1、1。盡管疏散效率在很大程度上取決于所選路徑，但若大多數(shù)人集中選擇最短的疏散路徑，則很可能會引發(fā)人流擁堵，反而會造成疏散效率的下降。該方法旨在通過智能算法找到既安全又高效的疏散路徑。

2"蟻群算法優(yōu)化建筑消防疏散路徑的設計

2.1"建筑疏散算法空間模型建立

在設計自適應蟻群算法的空間模型過程中，運用直角坐標系來標記柵格位置。在此坐標系中，原點被定位在左上角，X軸的正方向定義為水平向右，Y的正方向則是豎直向下。坐標軸上的每一個單位長度都對應著柵格矩陣中的一個特定區(qū)域，每一個柵格都能夠通過其獨一無二的直角坐標（X，"Y）來進行準確標識。圖2闡明自適應蟻群算法下空間模型的柵格布局與其邏輯框架之間的映射關系，其中，圖2所展示的柵格與各個節(jié)點之間存在著一一對應的關系。

在著手進行建筑物的消防疏散路徑規(guī)劃與設計時，采用N來代表建筑內所有消防節(jié)點的集合，E則用來表示建筑內消防疏散通道的集合，這些通道即連接建筑中任意兩個節(jié)點之間的路徑。

在建筑消防疏散算法的應用中，建筑的空間信息被抽象為由建筑消防節(jié)點集合N和建筑消防疏散通道集合E組成的網絡結構數(shù)學模型M（N，"E）。在這個模型中，N"="{N1，"N2，"...，"Nn-1，"Nn}是一個包含n個建筑消防疏散節(jié)點信息的集合。

在建筑消防疏散模型中，節(jié)點根據其特性和狀態(tài)被劃分為4種類型：普通節(jié)點代表建筑中常規(guī)的可通行區(qū)域，障礙節(jié)點表示由于障礙物或火災等原因而不可通行的區(qū)域；已通過節(jié)點指的是已經被疏散人員或搜索算法訪問過的節(jié)點，未知節(jié)點代表尚未被探索或狀態(tài)不確定的區(qū)域，分別用FD0、FD1、FD2和FD3來表示。建筑內部的消防節(jié)點類型并非一成不變，它們可能會隨著火災形勢的演變而發(fā)生屬性的變化。

2.2"蟻群算法優(yōu)化建筑消防疏散路徑的優(yōu)化

在建筑物火災疏散場景中，找到最優(yōu)的疏散路徑至關重要。這不僅是找到最短的逃生路線，更要確保這條路線的安全性。通道內的人員密度、火場溫度、有毒氣體濃度、能見度等多個因素都會對疏散效率和安全性產生影響[5]。

人員活動性的計算是這一優(yōu)化策略的核心之一。這個概念綜合考慮了多種影響人員移動能力的因素，并將其量化為一個系數(shù)。在火災等緊急情況下，這個系數(shù)能夠動態(tài)地反映人員在不同環(huán)境和條件下的移動能力，從而為疏散路徑的選擇提供重要參考。

2.3蟻群算法優(yōu)化建筑消防疏散路徑的實現(xiàn)

利用自適應蟻群算法，可以高效地找到最佳逃生路徑。

2.3.1初始化環(huán)境及參數(shù)

為構建柵格地圖矩陣，需要依據建筑物的實際空間配置、火源的具體位置及其狀態(tài)、各類消防安全設施的信息來定義柵格環(huán)境。在這個過程中，初始化所有節(jié)點的靜態(tài)與動態(tài)信息，涵蓋逃生通道的固有屬性和可能發(fā)生的變化，設定與火場相關的各項參數(shù)、逃生通道的通行難度系數(shù)等關鍵指標。

2.3.2參數(shù)配置

在算法配置階段，需要設定一系列關鍵參數(shù)，包括：迭代次數(shù)的最大值，以限制算法的運行時間；預計需要疏散的人員總數(shù)，以確保疏散計劃的充分性；信息素的揮發(fā)速率，影響著路徑選擇中信息素的更新和路徑的優(yōu)先級；記錄已訪問節(jié)點的禁忌表，用于避免算法陷入局部最優(yōu)解，提高全局搜索能力。

2.3.3計算路徑長度

根據建筑內人員疏散的影響因素，計算出各個節(jié)點之間的等效路徑長度。

2.3.4節(jié)點評估

評估當前節(jié)點是否為障礙物。如果不是，則繼續(xù)前行；如果是，則返回重新計算路徑。

2.3.5路徑搜索

將搜索過程中經過的普通節(jié)點記錄在禁忌表中，并實時更新此表，以避免重復訪問。

2.3.6出口判斷

判斷當前節(jié)點是否為出口。如果是，則記錄路徑；如果不是，則返回重新搜索。

2.3.7記錄路徑

記錄下本次迭代找到的路徑及其長度，以便后續(xù)比較和優(yōu)化。

2.3.8全局更新

根據找到的路徑更新全局的信息素濃度，并做自適應的調整，以便算法能夠更快地收斂到最優(yōu)解。

2.3.9最優(yōu)路徑輸出

檢查算法是否達到了預設的最大迭代次數(shù)。如果達到，則輸出找到的最優(yōu)逃生路徑；如果沒有，則繼續(xù)搜索。

2.4自適應蟻群算法的最優(yōu)參數(shù)設置

蟻群算法是一種模擬自然界中螞蟻覓食行為的優(yōu)化算法，通過模擬螞蟻釋放信息素和跟隨信息素的行為來尋找最優(yōu)解。在應用中，為了得到最佳的性能，需要對算法的關鍵參數(shù)進行合理的設置。

蟻群算法涉及幾個核心參數(shù)：信息啟發(fā)式因子（α）、期望啟發(fā)式因子（β）、信息素揮發(fā)因子（ρ）、信息素強度（Q）以及螞蟻的數(shù)量（m）。這些參數(shù)的設定會直接影響到算法的性能和收斂速度。

（1）信息啟發(fā)式因子（α）控制著信息素在路徑選擇中的重要性。當α值較大時，算法會更快地趨向于選擇信息素濃度高的路徑，這可能會加強算法的正反饋效果。但過高的α值也可能降低算法的隨機性，導致過早收斂到局部最優(yōu)解。

（2）期望啟發(fā)式因子（β）決定了啟發(fā)式信息（如距離、可見性等）在路徑選擇中的權重。β值較高會加速算法的收斂，但同樣可能陷入局部最優(yōu)。需要謹慎選擇β值，以在全局搜索和局部搜索之間找到平衡。

（3）信息素揮發(fā)因子（ρ）決定了信息素隨時間揮發(fā)的速度。較低的ρ值意味著信息素揮發(fā)較慢，這有助于算法在全局范圍內進行搜索，但可能導致收斂速度變慢。相反，較高的ρ值會加速算法的收斂，但可能限制了全局搜索能力。

（4）信息素強度（Q）反映了螞蟻在走過的路徑上釋放的信息素量。Q值越大，信息素的累積速度越快，正反饋效果越顯著，從而可能加快算法的收斂速度。過高的Q值也可能導致算法過早收斂。

（5）螞蟻的數(shù)量（m）也是一個重要的參數(shù)。較少的螞蟻數(shù)量可能減弱全局搜索能力，容易導致局部最優(yōu)解。而過多的螞蟻則會增加算法的隨機性，降低正反饋效果，從而影響算法的收斂速度。

針對建筑消防疏散路徑優(yōu)化的問題，在Matlab環(huán)境中進行仿真時，需要根據具體問題的特點來調整這些參數(shù)。通過反復試驗和比較，可以找到一組最適合該問題的參數(shù)設置，以實現(xiàn)最優(yōu)的疏散路徑規(guī)劃。在調整參數(shù)時，需要綜合考慮算法的收斂速度、全局搜索能力和解的質量，以達到最佳的性能。

3試驗結果與分析

針對建筑在火災發(fā)展的不同階段——火災初期、火勢開始蔓延、火災后期——進行了人員疏散路徑的規(guī)劃模擬實驗。在實驗中，運用兩種算法對比在不同火災階段的收斂速度。通過深入分析數(shù)據，相比于傳統(tǒng)的蟻群算法模型，本文提出的自適應蟻群算法在尋找建筑消防疏散路徑規(guī)劃的最優(yōu)解時表現(xiàn)出了更快的收斂速度。

4結語

針對建筑工程消防疏散路徑規(guī)劃問題，本研究提出了一種基于自適應蟻群算法的解決方案。通過綜合考慮建筑內部的空間布局、火災狀況、人員疏散的影響因素，該方法實現(xiàn)了高效、安全的疏散路徑規(guī)劃。試驗結果表明，相比傳統(tǒng)蟻群算法，本方法在收斂速度和路徑優(yōu)化方面展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。在建筑火災疏散路徑規(guī)劃的實際應用中，本方法能夠快速適應火災發(fā)展的不同階段，為人員疏散提供最優(yōu)路徑，從而有效提升疏散效率，減少潛在的人員傷亡。

參考文獻

[1]"王慶宇，王張舒君，黃治棋，等.智能化建筑疏散路徑規(guī)劃與動態(tài)指示設計[J].智能建筑電氣技術，2024，18（1）：104-109.

[2]"劉時升，盧相宇.基于改進蟻群算法的建筑工程消防疏散路徑優(yōu)化[J].綠色建造與智能建筑，2023（1）：56-58，67.

[3]"曹祥紅，杜薇，魏曉鴿，等.一種用于火災疏散路徑動態(tài)規(guī)劃的算法[J].消防科學與技術，2022，41（9）：1237-1242.

[4]"吳振東.基于蟻群算法的消防應急照明和疏散指示系統(tǒng)的設計[J].粘接，2022，49（8）：189-192.

[5]"趙立財.基于改進蟻群算法的室內疏散路徑優(yōu)化[J].消防科學與技術，2021，40（7）：999-1003.