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文檔簡介
1、伴隨著船舶的大型化,船舶內(nèi)部結(jié)構(gòu)更加復(fù)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(dāng)遇到緊急狀況需要人員疏散時(shí),往往會(huì)出現(xiàn)人員阻塞踩踏現(xiàn)象,嚴(yán)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(jià)值與工程意義。
目前,人員疏散路徑優(yōu)化研究分為兩個(gè)方面:即路徑優(yōu)化與人員運(yùn)動(dòng)仿真。智能優(yōu)化算法與人員運(yùn)動(dòng)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(jié)果不能體現(xiàn)阻塞等現(xiàn)象對(duì)人員疏散效率的降低效應(yīng)。人員運(yùn)動(dòng)仿真模型模擬的結(jié)果為人員隨機(jī)疏散的結(jié)果,并不能根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,只有將兩者結(jié)合才能夠?qū)Υ按笠?guī)模人員疏散路徑優(yōu)化進(jìn)行研究。
由此,本文將提出的ACO-S算法改進(jìn)與人員運(yùn)動(dòng)仿真模型相結(jié)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(jìn)從而提出了ACO-S算法。將ACO-S算法改進(jìn)作為CA-ACO的智能優(yōu)化算法。同時(shí)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(shè)置為節(jié)點(diǎn)。用智能優(yōu)化算法確定人員宏觀運(yùn)動(dòng)方向
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