基于Floyd算法的消防调度选择

根据最近几年消防年鉴的统计,中国发生重特大火灾的频率在不断升高。发生火灾后,合理调度消防站进行火灾扑救,对及时扑灭火灾、降低火灾损失具有重要的作用。本文通过运用运筹学图论中的Floyd算法,针对发生重特大火灾时消防指挥中心对消防站的调度问题进行了初步的讨论,并用一个实例通过MATLAB编程对算法进行了对Floyd算法求得最短路径进行了验证,对发生重特大火灾时的消防调度具有重要的指导意义。     

基于禁忌搜索算法的改进最短路径算法

目前的网络已经十分庞大而链路更易发生变化但Dijkstra算法仍存在着慢收敛问题,从而影响了路由器的性能。本课题通过建立禁忌搜索算法求解最短路径优化问题的数学模型框架和各利用禁忌搜索算法的基本框架,设定禁忌表的大小,控制算法最大迭代次数范围并经过多组数据测试并验证该算法。解决Dijkstra算法最短路径的优化问题,符合现代人工智能路由器发展的趋向。     

浅议求解最短路径问题的两种算法

本文通过对比求解最短路径问题的Dijkstra算法和Floyd算法的设计思想、求解过程和应用实例,讨论了两种算法的特点及适用领域。     

基于城市路网的最短路径算法研究

最短路径分析是城市路网分析的重要内容之一,本文分析了几种流行的最短路径算法,通过对比其优缺点,得出A~*算法比较适合城市路网最短路径分析的结论。基于常州市武进城区路网数据对A~*算法进行测试,试验结果表明,在时间效率和准确性方面,A~*算法都符合城市路网最短路径分析的要求。     

基于VC^＋＋的最短路径算法设计与实现

设计一种方便查找及显示最短路径的数据结构,对仅研究计算一条最短路径Dijkstra算法加以改进,并在VC下实现一个顶点到另一个顶点的所有最短路径的查找。     

基于Skyline的最短路径分析算法设计与实现

最短路径是网络分析的主要问题之一。本文结合Dijkstra算法思想，提出了Skyline三维场景中最短路径分析的设计与实现方案，并通过实例说明方案的可行性，为用户提供了一个更加真实沉浸的可视化环境。     

蚁群算法在GIS最短路径求解中应用的初步研究

最短路径的求解是GIS应用中的主要问题之一。在传统的最短路径求解算法中,Dijkstra算法和启发式搜索算法-A＊算法具有较好的效果,得到了广泛的应用。蚁群算法是由意大利学者Dorigo等人于20世纪90年代初期通过模拟自然界中蚂蚁集体寻径的行为而提出的一种基于种群的启发式仿生进化系统。蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅行商问题,该算法采用了分布式正反馈并行计算机制,易于与其他方法结合,而且具有较强的鲁棒性,是一种很有前途的仿生优化算法。本文将对该算法应用于GIS中最短路径的求解方面的问题进行初步的研究。     

一种改进的最短路径算法在公交查询系统中的应用研究

提出查询算法HCCS,并将其运用在公交查询系统的设计中。算法能求解多点间的以最少换乘次数为第一目标、最少出行时间为第二目标的公交出行方案。     

Dijkstra算法的改进及其在车辆导航系统中的应用

本文分别阐述传统Dijkstra算法和改进Dijkstra算法的算法思想,并在仿真实验中比较这两个算法在实际应用中的效果,用具体数据证明改进Dijkstra算法能更好的解决当前交通拥堵问题。     

应用群智能混合算法优化救灾物资配送路径

通过模型假设,加入受灾点物资需求量、最长等待时间、路况系数等约束条件,构建了基于多约束条件、多目标点的应急救灾物资配送路径优化模型,并基于粒子群算法与蚁群算法各自的优点,设计出群智能混合算法。利用MATLAB软件平台,模拟出实例中最优配送路径,为合理选择应急救灾物资配送路径提供理论支撑。     

一种用于火灾疏散路径动态规划的算法

针对火灾发生时现有的疏散路径不能根据火情实时更改,可能会将逃生人员引向着火现场从而引起更大危险的问题,提出了一种用于火灾疏散路径动态规划的新型改进蚁群算法(Novel Improved Ant Colony Algorithm,NIACA)。首先通过A*算法提高初始信息素浓度,接着提出受火灾因素影响的当量距离改进启发函数,然后改进信息素更新规则来加快蚂蚁最优路径搜索速度,最后对路径进行平滑策略处理。实验结果表明,与原始蚁群算法相比,本文算法降低了算法前期盲目性,动态搜索能力强,能避免算法陷入局部最优,在火灾发生时能够快速准确地规划疏散路径,将逃生人员快速安全疏散到远离火场的安全出口。     

小型飞行器与消防灭火指挥

通过对各种不同结构和原理小型飞行器功能和性能的分析、比较 ,对无线通信信号在传播过程中的损耗计算 ,结合火场侦察和通信指挥的具体要求以及火场的气流等环境因素 ,从如何在空中进行全场景的火场侦察 ,如何从空中指挥和帮助消防灭火以及侦察机器人寻找最佳行进路线和侦察位置 ,如何作为空中通信中继 ,克服火场侦察通信信号由于现场遮挡所造成的衰减 ,如何与消防侦察机器人、火场卫星通信指挥系统以及其它通信设施等配合构成灾害现场立体化、全方位的消防侦察指挥系统等角度 ,提出了开发应用消防专用小型飞行器的构想 ,并对其相关的性能参数提出了要求 ,期望能对消防专用小型飞行器的研究、开发和应用起到积极的指导作用。     

教学建筑室内火灾应急疏散路径寻优算法研究

为解决建筑内人员疏散模拟时间长、效率低、无法根据火灾情况改变疏散方向的问题,提出一种新型的混合路径规划算法。首先,在A*算法中加入奖惩机制并对启发函数进行改进。其次,通过改进斥力函数解决人工势场算法易陷入局部极小值的问题。最后,将两种算法组合,构成一种混合路径规划算法。通过对某教学建筑应用BIM和PyroSim软件进行建模与分析,验证混合路径规划算法的可行性。结果表明,所提算法不仅能够快速找到最优疏散路径,还可以避免疏散路径经过危险区域。与单一算法相比,混合路径规划算法遍历节点个数更少,路径平滑性与路径规划效果更好,路径规划效率更高。     

基于改进的A*和人工势场算法的火灾路径规划

传统火灾疏散过程中疏散指示灯指示方向固定,无法根据火灾情况改变疏散方向,为了解决这种情况,提出改进的A*算法和人工势场算法,对火灾发生时的人群疏散路径进行规划.通过优化g值、改进OPEN列表存储结构的方法改进A*算法,通过改进引力函数、加入虚拟侧向力的方法改进人工势场算法,以达到火灾应急疏散的要求,即快速找到疏散路径的...     

基于改进ACO算法的建筑疏散路径优化研究

针对大型公共建筑存在的结构复杂、消防疏散困难等问题,提出了用于优化疏散路径的改进蚁群算法。首先,针对基本蚁群算法(ACO)引入Dijkstra 算法,并利用Dijkstra 算法计算出全局性较好的次优路径进而对蚁群算法初始信息素分布情况进行了加强。其次,根据火灾的实时情况改进了蚁群算法的转移概率、更新规则、信息素挥发系数、启发函数等。最后,对改进的蚁群算法进行对比仿真实验。实验结果表明该算法具有较强的全局搜索能力以及较高的搜索效率,能够避免算法进入局部最优陷阱,有效提高消防疏散路径规划效率。     

智慧消防视域下社会消防安全管理能力的提升路径

随着信息技术的逐渐发展,实现智慧消防和社会消防安全管理的有效性融合,逐渐成为社会消防安全管理的重要发展方向和趋势,对提升社会消防安全管理水平具有重要的推动作用。文章主要对智慧消防在社会消防安全管理中的应用作用、现状、问题以及应用策略进行全面分析,旨在进一步提升社会消防安全管理水平,保障人们的生命财产安全。     

孤立森林算法的灭火救援疏散路径规划方法

针对建筑火灾中人员疏散路径规划问题,提出基于孤立森林算法的灭火救援疏散路径规划的方法。运用布置在火灾现场的无线传感器网络采集火灾环境信息,构建火灾数据样本,随机分割并训练火灾数据样本,创建多个孤立二叉树组建孤立森林,识别火灾异常数据,获得着火点及障碍物位置,并以栅格法构建火灾救援环境动态地图为基础,通过更新位置节点当量距离、信息素浓度以及信息素挥发因子的改进蚁群算法,构建救援疏散路径组合优化模型,规划出最佳灭火救援疏散路径。测试结果表明：该方法可准确检测火灾中的着火点位置,可在多起点、多终点的救援疏散路径规划中更好地避开着火点和障碍物,快速、合理地规划出最佳灭火救援疏散路径。     

完善消防监督管理制度的路径

伴随着社会主义经济建设进程的不断推进,消防监督工作的范围也越来越大,相关的消防安全状况在大环境下逐渐复杂化,消防监督工作的管理难度也大幅增加,强化消防监督管理工作,与社会经济的发展相适应,最大限度地降低火灾事故带来的损失,保障社会经济建设的正常运转,这是当前阶段消防安全工作需要解决的重点问题。由于社会经济发展速度的逐渐增加,目前阶段的消防监督管理制度仍然不能满足社会层面的需要。如何制定解决策略,从而进一步完善消防监督管理制度,加强社会消防安全管理,保障人民生命财产安全,具有非常重要的意义。     

完善消防监督管理制度的路径

伴随着社会主义经济建设进程的不断推进,消防监督工作的范围也越来越大,相关的消防安全状况在大环境下逐渐复杂化,消防监督工作的管理难度也大幅增加,强化消防监督管理工作,与社会经济的发展相适应,最大限度地降低火灾事故带来的损失,保障社会经济建设的正常运转,这是当前阶段消防安全工作需要解决的重点问题。由于社会经济发展速度的逐渐增加,目前阶段的消防监督管理制度仍然不能满足社会层面的需要。如何制定解决策略,从而进一步完善消防监督管理制度,加强社会消防安全管理,保障人民生命财产安全,具有非常重要的意义。