基于改進蟻群算法的林火隔離帶動態規劃與生態擾動最小化研究

摘要：在森林火災防控領域，科學規劃林火隔離帶是關鍵舉措之一。鑒于此，依托改進的蟻群算法，對林火隔離帶進行動態規劃，并致力于實現生態擾動最小化。研究通過參數自適應調節、信息素更新策略重構等實現算法創新；構建融合多維數據的火險態勢模型進行多目標決策分析實現動態規劃；建立生態擾動指標體系實現生態權衡。實驗驗證，該方法在防火、效率和生態保護方面展現出良好的性能，具有一定的實用性。

關鍵詞：改進蟻群算法；林火隔離帶；動態規劃；生態擾動；最小化

中圖分類號：D631.6" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）05-0007-03

森林火災作為全球性自然災害，對生態安全與人類生命財產安全造成嚴重威脅[1]。林火隔離帶可以切斷火源蔓延路徑，是當前常用的有效防火手段之一。然而，傳統林火隔離帶規劃方法大多基于靜態數據規劃，難以適應復雜多變的真實火險環境。蟻群算法源于對螞蟻覓食行為的模擬，具有強大的全局尋優能力，在路徑規劃領域被廣泛應用。本文采用改進后的蟻群算法，結合多維實時數據，開展林火隔離帶動態規劃與生態擾動最小化研究，旨在為林火防控提供更科學、高效的解決方案。

1 算法創新：優化蟻群算法賦能規劃效能躍升

1.1" 算法參數自適應調節，突破傳統收斂瓶頸

在傳統蟻群算法中，如信息素揮發系數（ρ）、啟發式因子（α、β）等參數常設定為固定值，在簡化模型的同時也限制了算法在復雜環境中的表現[2]。固定參數難以適應真實火險態勢頻繁變化、地形結構復雜等現實情況，導致算法在搜索過程中陷入局部最優，影響最終路徑質量。為此，本文提出一種基于搜索狀態的參數自適應調節策略。當檢測到算法迭代過程中路徑選擇的多樣性降低、路徑收斂趨勢過快時，說明螞蟻群體陷入局部最優，此時，適當增大信息素揮發系數（如從0.2調整至0.5），以削弱對已有路徑的依賴、鼓勵螞蟻探索新路徑。

1.2" 信息素更新策略重構，強化全局搜索精度

傳統蟻群算法通常根據路徑長度進行信息素更新，即路徑越短，獲得的信息素越多。然而，這種方式容易導致某些早期被頻繁選擇的路徑快速積累信息素，進而抑制其他路徑的探索，使算法陷入局部最優，影響整體算法性能[3]。為避免此類問題，本文在信息素更新策略中引入“路徑質量評價機制”，即算法對每一條由螞蟻構建的路徑實行綜合打分，打分體系包括路徑長度（最短優先）、火險等級（低等級優先）、穿越生態敏感區程度（避免干擾優先）等維度。在信息素分配過程中依據該綜合評分結果進行加權分配，高質量路徑獲得更多信息素，低質量路徑則逐步淘汰。本文將實時氣象數據、地形數據及植被數據進行融合[4]，利用地理信息系統（GIS）技術建立多源數據集成平臺，為蟻群算法提供動態輸入。

2 動態規劃：構建智能防控路徑規劃新范式

2.1" 多維數據協同建模，精準捕捉火險態勢

為實現對林區火險態勢的精確預測與動態識別，本文構建融合氣象、地形、植被、歷史火災記錄等多維數據的火險態勢模型[5]。該模型基于機器學習方法，如隨機森林（RF）與支持向量機（SVM），通過對歷史數據訓練與驗證，識別各類因素與火災發生概率之間的非線性關系。表1為某林區在不同條件下的模型預測情況。

該模型能夠根據實時數據，預測不同區域在未來一段時間內的火險等級，并生成火險態勢圖。同時，結合火災蔓延模型，模擬火災在不同氣象條件、地形環境下的蔓延路徑與速度。通過多維數據協同建模，實現對火險態勢的精準捕捉，為林火隔離帶動態規劃提供科學依據。

2.2" 時空動態路徑優化，靈活應對火情變化

根據多維火險態勢數據，本文提出“時空動態路徑優化”策略，將規劃區域劃分為時間序列與空間網格，借助改進蟻群算法實現路徑的滾動調整與實時響應。在路徑規劃過程中，系統每隔一個時間步（如15min）重新獲取最新環境數據，隨后更新火險態勢圖，并觸發路徑重構機制。

在連續3h動態火情模擬實驗中，系統共執行路徑調整12次，平均每次調整耗時不超過2min，成功阻斷火勢蔓延10次，阻斷成功率達到83%，比傳統一次性靜態路徑規劃（成功率60%）有了顯著提升。

2.3" 多目標決策分析，實現防控效能最大化

林火隔離帶的路徑設計需要在防火效果、建設成本、生態影響等多維度間達成最優平衡。為此，本文構建了多目標決策分析模型，采用層次分析法（AHP）確定目標權重，結合加權求和法構建統一優化目標函數，實現算法驅動下的綜合優化。表2展示了不同規劃方案的各指標得分及綜合得分情況。

在規劃過程中，算法以該目標函數為優化目標從而尋找最優解。例如，在防火效果方面，以隔離帶能夠阻斷火勢蔓延的概率為評價指標；在建設成本方面同時考慮隔離帶的長度、施工難度等因素；在生態影響方面依據生態擾動評價指標體系實行量化評估。通過多目標決策分析達成防火需求與生態保護的平衡，增加林火防控整體效能。

3 生態權衡：探尋防火與生態保護平衡之道

3.1" 生態擾動指標體系構建，量化環境影響

為科學評估林火隔離帶規劃對生態環境的影響，本文構建生態擾動評價指標體系，多角度展現人為活動對生態系統的干預程度，共選取3個關鍵性指標作為評估基礎：①植被覆蓋率變化率，衡量隔離帶建設對區域原生植被的破壞程度。②土壤侵蝕模數，展示土壤在工程活動中流失的速度與強度，判斷水土保持狀況。③物種豐富度指數變化，用于評估建設活動對局地生物多樣性的影響。不同規劃方案下的生態擾動指標計算結果見表3。

經過實地調研與數據分析，可以確定各指標的計算方法與權重。例如，植被覆蓋率變化率反映隔離帶建設對植被的破壞程度，土壤侵蝕模數衡量施工過程中土壤流失情況，物種豐富度指數體現生物多樣性的改變。利用該指標體系能夠同時對各種規劃方案的生態擾動程度進行量化評估，為生態保護提供數據支持。

3.2" 生態敏感區域識別，筑牢保護紅線

在明確生態擾動評估體系的基礎上，為實現生態保護目標，有必要識別并劃定生態敏感區域，明確哪些區域需要嚴格保護，哪些區域可以在受控條件下進行開發。本文基于GIS技術，融合多源空間信息，建立生態敏感性評估模型，形成分級管理框架。評估結果將區域劃分為3類生態敏感區：①核心保護區，該區域生物多樣性高、生態系統穩定性強、對外界擾動極為敏感，嚴禁進行任何形式的隔離帶建設。②重點保護區，該區域生態功能重要但可適度調整，應限制施工規模并加強生態恢復措施。③一般保護區，該區域生態敏感性較低，可在環保監管下進行工程建設。

3.3" 規劃方案生態評估，優化路徑選擇策略

在完成林火隔離帶初步規劃后，需基于前述生態擾動指標體系進行多目標綜合分析，對多個備選方案進行生態效應評估，指導路徑優化。本研究引入敏感性分析方法，識別不同因子對總體生態擾動值的影響強度。優化策略重點強調以下3方面內容：①路徑微調：對穿越坡度較大、植被茂密區域的路線進行微調，盡量沿自然邊界、現有道路布設，減少新開挖面積。②寬度控制：依據防火等級與植被可燃性，動態調整隔離帶寬度，在風險低區域適當縮窄寬度。③生態修復設計：在隔離帶兩側增設生態過渡帶，進行植被恢復與地形修復，實現“建而不破”。

通過建立生態擾動評估反饋機制，實現路徑規劃與生態保護的聯動優化，最終形成防火效果與生態可持續發展的協調方案。

4 實驗與分析

4.1" 實驗設置

為驗證本文方法的有效性，選取龍巖市林區作為實驗區域，收集該區域的氣象、地形、植被等數據，建立實驗數據集，將改進蟻群算法與傳統蟻群算法、遺傳算法進行對比實驗。實驗參數設置如下：改進蟻群算法中，信息素揮發系數初始值為0.5，根據搜索狀態在0.3～0.7之間自適應調整；啟發式因子初始值為1.2，根據地形復雜度在1.0～1.5之間調整；螞蟻數量為50。傳統蟻群算法和遺傳算法采用常用參數設置。以防火效果、規劃效率、生態擾動程度為評價指標，進行多次重復實驗。

4.2" 實驗結果與分析

實驗結果表明，在防火效果方面，改進蟻群算法規劃的隔離帶能夠有效阻斷火勢蔓延，這一成果高于傳統蟻群算法的85%以及遺傳算法的88%。在效率方面，改進蟻群算法平均規劃時間為12min，相比傳統蟻群算法縮短了30%，同時相比遺傳算法提升了20%。在生態擾動程度方面，改進蟻群算法的生態擾動值為0.35，該數值顯著低于傳統蟻群算法和遺傳算法。具體數據對比詳見表4。

上述數據說明，本文提出的基于改進蟻群算法的林火隔離帶動態規劃方法，在提升規劃效率的同時，能夠有效降低生態擾動。該規劃方法的優勢主要體現在以下3點：①地形感知的啟發函數引導路徑能夠有效避開生態敏感區域。②自適應信息素更新策略避免陷入局部最優。③融合多源數據的約束機制使得規劃結果更貼近生態實際。綜上，改進蟻群算法實現了防火安全與生態保護的雙重目標，驗證了本文方法的實用性與先進性。

5 結束語

本文圍繞林火隔離帶規劃中的生態權衡問題，提出了一種融合生態擾動評估與路徑優化策略的綜合方法。具體包括：構建科學合理的生態擾動指標體系，同時達成對生態影響的量化分析；利用GIS等空間分析技術識別生態敏感區域，指導避讓策略；結合改進蟻群算法，同時達成隔離帶路徑的高效能、低擾動規劃。通過實驗驗證，本方法在防火效果、規劃效率和生態保護方面均表現出良好的性能。未來研究中可以繼續增加模型泛化能力與實地應用價值。最終目標是構建一套可推廣、可復制的林火隔離帶綠色規劃方法體系，實現森林防火與生態可持續發展的和諧統一。

參考文獻

[1]傅田琪，廖凌云，陳大樑，等.面向多目標權衡的環武夷山國家公園城鄉居民點用地布局優化研究：基于多源數據和蟻群算法[J].中國園林，2024，40（12）：22-28.

[2]陳曄，林仕熙.基于改進蟻群算法的城市生態景觀空間布局優化方法[J].河北環境工程學院學報，2024，34（5）：49-53.

[3]張平江，黨國鋒.基于MCR模型與蟻群算法的洮河流域生態安全格局構建[J].生態環境學報，2023，32（3）：481-491.

[4]許祥.基于改進蟻群算法的森林防火預警無人機路徑規劃[J].電子質量，2021（11）：50-55.

[5]楊松，洪濤，朱良寬.改進蟻群算法的森林防火移動機器人路徑規劃[J].森林工程，2024，40（1）：152-159.