基于改进混合遗传算法的教学楼火灾逃离路径优选研究

作     者：吴元君 徐玉林 WU yuanjun;XU YuLin

作者机构：安徽财贸职业学院云桂信息学院安徽合肥230601 合肥师范学院安徽合肥230601 

出 版 物：《灾害学》 (Journal of Catastrophology)

年 卷 期：2020年第35卷第2期

页      面：75-79页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(31401657) 

主　　题：混合 遗传算法 教学楼 火灾 逃离 路径优选 

摘      要：为解决教学楼火灾疏散问题,更好地服务于校园火灾应急管理,研究基于改进混合遗传算法的教学楼火灾逃离路径优选。教学楼火灾发生时,确定影响火灾逃离路径优选的权值因子,如楼梯或消防通道长和宽、人流密度、逃离速度、烟雾扩散范围等,动态分析教学楼火灾发展情况,建立教学楼内部空间对象三维网络数据集,有效分析教学楼各楼层空间实体间的顺序、度量、拓扑空间关系,通过图像细化和图像特征点提取算法建立完整的教学楼三维路径模型。采用引入模拟退火拉伸方法的改进混合遗传算法,针对所建立三维路径模型,展开教学楼火灾逃离路径优选。模拟实验研究发现,该方法能从火灾条件、早期生长阶段和火灾发生三个阶段得到最佳的火灾逃生途径。