基于元胞自動機的船舶人員疏散路徑優(yōu)化.pdf

1、伴隨著船舶的大型化，船舶內(nèi)部結構更加復雜，船上搭乘人員數(shù)量增多，使緊急情況下的大規(guī)模人員疏散問題越發(fā)突出。由于船舶人員密度大且通道狹窄，當遇到緊急狀況需要人員疏散時，往往會出現(xiàn)人員阻塞踩踏現(xiàn)象，嚴重威脅了船上人員的安全，因此船舶人員疏散路徑優(yōu)化問題有巨大的科研價值與工程意義。
　　目前，人員疏散路徑優(yōu)化研究分為兩個方面:即路徑優(yōu)化與人員運動仿真。智能優(yōu)化算法與人員運動仿真模型為解決人員路徑優(yōu)化問題提供了有效的方法。智能優(yōu)化算法能夠

2、得出最優(yōu)路徑，但在船舶人員疏散過程中，由于擁擠阻塞和人員滯留等現(xiàn)象不可避免，僅使用蟻群算法得出的結果不能體現(xiàn)阻塞等現(xiàn)象對人員疏散效率的降低效應。人員運動仿真模型模擬的結果為人員隨機疏散的結果，并不能根據(jù)優(yōu)化目標進行優(yōu)化，只有將兩者結合才能夠對船舶大規(guī)模人員疏散路徑優(yōu)化進行研究。
　　由此，本文將提出的ACO-S算法改進與人員運動仿真模型相結合CA-ACO(CellularAutomata-ant colony optimizati

3、on)算法。通過各種算法的比較，最終選擇蟻群算法并將其改進從而提出了ACO-S算法。將ACO-S算法改進作為CA-ACO的智能優(yōu)化算法。同時提出了加入視野拓寬與Kirchner“地面場”的CAOS(Cellular Automaton onship-design)模型。CAOS模型最為CA-ACO的仿真部分。CA-ACO模型將船舶甲板均勻劃分成網(wǎng)格，將人員的初始位置、人流分流、人流匯流的位置設置為節(jié)點。用智能優(yōu)化算法確定人員宏觀運動方向