[发明专利]一种基于群智能算法和疏散熵的人群疏散路径优化方法有效
| 申请号： | 201910745402.7 | 申请日： | 2019-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN110543975B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 郁彤彤;王坚;陈晓薇 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于群智能算法和疏散熵的人群疏散路径优化方法，该方法由计算机执行，具体步骤包括：步骤S1：构建疏散环境；步骤S2：初始化疏散人群与疏散路径参数；步骤S3：基于k均值聚类算法将人群分为多个小群体；步骤S4：所有个体基于混合人工蜂群—蝙蝠算法进行位置更新；步骤S5：所有个体基于疏散熵进行位置修正；步骤S6：所有个体进行避障；步骤S7：若算法未达到结束条件，则返回步骤S4，否则算法结束，完成疏散。与现有技术相比，本发明具有疏散行为更丰富、疏散运动与真实情况更加符合、疏散效率较高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 算法 疏散 人群 路径 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于群智能算法和疏散熵的人群疏散路径优化方法，其特征在于，该方法由计算机系统执行，具体步骤包括：/n步骤S1：构建疏散环境；/n步骤S2：初始化疏散人群与疏散路径参数；/n步骤S3：基于k均值聚类算法将人群分为多个小群体；/n步骤S4：所有个体基于混合人工蜂群—蝙蝠算法进行位置更新；/n步骤S5：所有个体基于疏散熵进行位置修正；/n步骤S6：所有个体进行避障；/n步骤S7：若算法未达到结束条件，则返回步骤S4，否则算法结束，完成疏散。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
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