粒子群蟻群融合算法的火災救援路徑研究

李怡弘，裘 炅

(杭州電子科技大學 計算機學院，浙江 杭州 310018)

粒子群蟻群融合算法的火災救援路徑研究

李怡弘，裘 炅

(杭州電子科技大學 計算機學院，浙江 杭州 310018)

為獲取最優的救援路徑，以提高救援的有效性和實時性，文中提出了一種粒子群蟻群融合算法。該算法在分析影響路徑選擇因素的基礎上，運用模糊數學中的層次分析法評定了道路的權重，建立了消防滅火救援模型；使用粒子群算法快速獲取次優解，將此次優解作為蟻群算法的初始信息素增量，并將求解出各段路徑權重矩陣引入到優化后的蟻群算法狀態轉移概率的求解模型中來，再利用這種改進后的狀態轉移規則，且考慮行車速度時變性的基礎上求解出模型的最優解。實驗結果表明，該方法可以完成最佳救援路徑的規劃。

粒子群算法；蟻群算法；融合算法；優化；救援路徑

火災危害嚴重，且隨著社會經濟的發展，火災事故發生概率遞增，嚴重的威脅著公共安全和人們的生命財產安全[1]。當火災發生時，救援時間是影響火災救援工作的關鍵因素[2]，而消防車輛到達現場所需時間與其所選擇的路徑是有緊密聯系的。因此，如何合理規劃救援路徑就顯得尤為重要。目前，常用的路徑規劃方法有：蟻群算法、遺傳算法、神經網絡算法、粒子群算法等智能仿生法[3]。不同的路徑規劃方法有著各自的優缺點：遺傳算法全局搜索能力強，但算法容易“早熟”，陷入局部最優，且算法編程實現比較復雜，搜索時間較慢[4]；……