[发明专利]一种基于入侵杂草优化算法的人群应急疏散仿真方法

说明书

本发明涉及一种基于入侵杂草优化算法的人群应急疏散仿真方法，首先进行人群应急疏散的人员状态、安全场地和疏散通道3类指标提取；然后采用入侵杂草优化算法进行应急疏散建模，将人群移动路径倒数作为适应度函数，通过种子散播和杂草多次竞争择优获得人群应急疏散最优解。本发明所采用的方法疏散时间短和收敛速度快。

技术领域

本发明涉及城市安全应急设计技术领域，特别是一种基于入侵杂草优化算法的人群应急疏散仿真方法。

背景技术

城市安全应急预案作为城市发展的重要保障，在城市建设方面有着重要意义。人群应急疏散预案作为安全应急预案的一种，实际操作部署的难度大，在以往的城市建设中，根据国家要求，在城市中划分了必备疏散安全场地，而且做了安全警示和疏散指示，但是安全场地设置坐标和面积并无法经过实际论证，因此可以通过仿真的方法来模拟人员应急疏散，根据仿真结果调整应急疏散方案，优化安全场地，动态分配城市安全疏散资源，做到资源合理应用。

人群应急疏散的主要任务就是在设定的时间内将人员安全地从危险地带疏散至安全地带。看似是一个简单的TSP问题，但在实际求解时，需要考虑的因素和求解条件比较多，通过人为设计很难达到令人满意的结果。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提出一种基于入侵杂草优化算法的人群应急疏散仿真方法，疏散时间短和收敛速度快。

本发明采用以下方案实现：一种基于入侵杂草优化算法的人群应急疏散仿真方法，具体包括以下步骤：

首先进行人群应急疏散的人员状态、安全场地和疏散通道3类指标提取；

然后采用入侵杂草优化算法进行应急疏散建模，将人群移动路径倒数作为适应度函数，通过种子散播和杂草多次竞争择优获得人群应急疏散最优解。

进一步地，具体包括以下步骤：

步骤S1：获取疏散人群个体及安全地带样本数据；

步骤S2：计算出发点到各个安全地带的路程，生成距离数据矩阵；

步骤S3：初始化入侵杂草种群，将需要疏散的人群随机分为M个杂草子群；

步骤S4：计算每个子群中个体适应度最小值，并将对应的个体设为最优个体；

步骤S5：将所有子群中的适应度最小个体替换为相邻子群的最优个体；

步骤S6：计算每个子群的种子数，使种子成为杂草；

步骤S7：进行种子散播；

步骤S8：对每个子群进行交叉学习和竞争择优；

步骤S9：判断杂草数据是否大于预设值P_max，若是，则进入步骤S10，否则返回步骤S6；

步骤S10：进行竞争排除，只保留前P_max个适应度好的杂草进入下一轮优化；

步骤S11：判断是否达到预设的迭代次数或者最大适应度值与最小适应度值的差值是否小于预设的阈值，若是，则输出全局最优值，否则，返回步骤S6。

进一步地，步骤S3中，设需要疏散的人员总数为N，提取人员组成ID及移动速度，进行二进制编码，生成初始杂草个体，建N个杂草个体并初始化子群为M个，其中M小于N。

进一步地，步骤S4中，所述每个子群中个体适应度值为所有人群疏散完毕需要的时间或者所有人群疏散路程。

进一步地，步骤S6中，每个子群的杂草种子数S_num采用下式计算：