一种客船旅客逃生路径动态规划方法技术

本发明专利技术适用于安全科学领域，提供了一种客船旅客逃生路径动态规划方法，具体步骤包括：步骤（1）：构建船舶逃生路线疏散场景；步骤（2）：船舶逃生路径粒子初始化及参数设置，将逃生者抽象成粒子，并初始化粒子属性，包括粒子的位置、速度信息，根据粒子移动规则动态更新疏散路径权重系数；步骤（3）：进行疏散路径规划以及目标函数计算；步骤（4）：适应度函数评价及粒子的速度和位置更新；步骤（5）：通过改进的粒子群算法，将粒子当前位置与以前最优位置比较，不断更新位置和速度信息，实现逃生路径动态规划。划。划。

【技术实现步骤摘要】
一种客船旅客逃生路径动态规划方法


[0001]本专利技术属于安全科学领域，尤其涉及一种客船旅客逃生路径动态规划方法。

技术介绍

[0002]船舶大型化渐进成为提高航运输送能力和客运服务品质的重要途径和趋势，然而船舶大型化必然造成船体结构复杂化，在事故发生的紧急情况下，疏散人员由于紧张恐慌情绪，认知决策水平往往急剧下降，乘客和船员在紧急情况下需要弃船逃生时，为了确保他们能够顺利逃生，不会出现拥堵和混乱，急需要为他们提供船舶逃生路径信息。
[0003]在人员疏散过程中，路径动态规划是一种有效的方法。随着疏散模型的提出，越来越多的研究机构致力于对其进行研究和开发。赫尔兵的社会力模型采用了函数规划的方法，用微分方程来描述人员的行为过于复杂，不适合大规模的人员疏散；元胞自动机模型是一种规则的基础模型，具有良好的仿真效果，但缺乏理论基础；智能体Agent模型算法用于大规模人员疏散，例如粒子群优化算法是一种流行的优化计算方法，由于其超强的计算能力、精度高、收敛性好，在路径规划中得到越来越多的应用，但由于船舶逃生通道的结构复杂性和船舶自由运动的环境特殊性，目前粒子群算法在行为描述较为粗略。
[0004]为避免上述技术问题，确有必要提供一种客船旅客逃生路径动态规划方法以克服现有技术中的所述缺陷。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种客船旅客逃生路径动态规划方法，旨在解决紧急疏散情况下客船乘客因疏散过程复杂，寻找安全有效的疏散动态路径困难问题，提供一种改进粒子群优化算法的船舶逃生路径动态规划方法。
[0006]本专利技术是这样实现的，一种客船旅客逃生路径动态规划方法，具体步骤包括：步骤（1）：构建船舶逃生路线疏散场景，根据船舶几何空间内部结构特点，确定船舶逃生通道出口位置及出口数量，生成船舶逃生通道节点网络图G（V，E），V为节点、E代表逃生路径的边界范围；步骤（2）：船舶逃生路径粒子初始化及参数设置，将逃生者抽象成粒子，并初始化粒子属性，包括粒子的位置、速度信息，根据粒子移动规则动态更新疏散路径权重系数；步骤（3）：进行疏散路径规划以及目标函数计算；步骤（4）：适应度函数评价及粒子的速度和位置更新；步骤（5）：通过改进的粒子群算法，将粒子当前位置与以前最优位置比较，不断更新位置和速度信息，实现逃生路径动态规划。
[0007]进一步的技术方案，步骤（3）中：疏散路径规划是指从源节点到集合站终点经过的中间节点路径选择，以所有粒子到达终点总疏散时间最短为目标，将中间节点分成若干阶段，每个粒子看作是一个可移动的特殊节点，个体运动包括路径选择和移动速度；目标函数计算是指通过疏散路径的长度、疏散人员的疏散速度以及疏散路径上的
疏散人数计算疏散时间。
[0008]进一步的技术方案，步骤（4）中：适应度函数评价是基于路径最短的个体局部路径，再基于通道的拥堵程度转化为移动速度变量，根据群体的全局路径评估疏散路径的优劣；粒子的速度和位置更新是基于传统粒子群优化算法，考虑船舶自由运动和通道拥堵状态信息，将高斯白噪声引入粒子群算法的加速系数中，通过随机扰动粒子运动来调整认知和社会加速系数，基于粒子群优化算法局部最优和全局最优路径搜索，不断更新粒子位置和速度信息，搜索最优的逃生路径方案。
[0009]进一步的技术方案，步骤（2）中，粒子i在m维决策空间中的位置及速度可表示为：粒子i当前位置：粒子i历史最优位置：粒子i的速度为：。
[0010]进一步的技术方案，步骤（3）中，目标函数为：进一步的技术方案，步骤（3）中，目标函数为：进一步的技术方案，步骤（3）中，目标函数为：
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（6） 人员的移动速度可以表示为：。
[0011]进一步的技术方案，步骤（4）中，粒子的速度和位置更新算法为：
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(8)
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(9）。
[0012]进一步的技术方案，步骤（4）中用于判断粒子是否到达终点的适应度函数为：，e}
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(12)。
[0013]相较于现有技术，本专利技术的有益效果如下：本专利技术提供的一种客船旅客逃生路径动态规划方法，构建船舶逃生路线疏散场景，根据船舶几何空间内部结构特点，确定船舶逃生通道出口位置及出口数量，生成船舶逃生通道节点网络图；本专利技术提供的一种客船旅客逃生路径动态规划方法，基于传统粒子群优化算法，
考虑船舶自由运动和通道拥堵状态信息，将高斯白噪声引入粒子群算法的加速系数中，通过随机扰动粒子运动来调整认知和社会加速系数，基于粒子群优化算法局部最优和全局最优路径搜索，不断更新粒子位置和速度信息，搜索最优的逃生路径方案；本专利技术提供的一种客船旅客逃生路径动态规划方法，通过改进的粒子群算法，将粒子当前位置与以前最优位置比较，不断更新位置和速度信息，实现逃生路径动态规划。
附图说明
[0014]图1为疏散路径规划框图；图2为客船旅客疏散路径优化算法流程图。
具体实施方式
[0015]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0016]以下结合具体实施例对本专利技术的具体实现进行详细描述。
[0017]如图1所示，为本专利技术提供的一种客船旅客逃生路径动态规划方法，具体步骤包括：（1）构建船舶逃生通道节点疏散网络图根据船舶几何空间结构特点，按船舶船舱出口、过道和楼梯出口等逃生出口分成若干个船舶逃生中间节点。船上乘员个体视为群体中的粒子，粒子随机分布在船舱里，并将疏散人员的初始位置设为源节点。以到达指定的安全出口或集合站为目标节点。将源节点到目标节点的各中间节点通过弧线连接，生成静态的逃生路线疏散网路图，用G（V，E）表示从源节点到集合站的所有路径集，V表示节点，节点包含最大通过容量；E表示E代表逃生路径的边界范围。
[0018]（2）粒子初始化及参数设置粒子初始化，设置粒子数量，并随机分配粒子初始位置。
[0019]假设粒子群中包含N个粒子，决策空间为m维，粒子i在m维决策空间中的位置及速度可表示为：粒子i当前位置：粒子i历史最优位置：粒子i的速度为：。
[0020]（3）疏散路径规划，目标函数计算疏散路径规划是指从源节点到集合站终点经过的中间节点路径选择，在最短时间内，通过最优路径将最大数量的人员疏散到安全地方，即以所有粒子到达终点总疏散时间最短为目标。将中间节点分成若干阶段，每个粒子看作是一个可移动的特殊节点，个体运动
包括路径选择和移动速度。疏散时间取决于疏散路径的长度和疏散人员的疏散速度，并与疏散路径上的疏散人数有关。设总疏散人数为N，疏散速度由通道拥挤程度，船舶自由运动倾斜角度决定。采用最短时间疏散模型，实现动态疏散。其目标函数为：倾斜角度决定。采用最短时间疏散模型，实现动态疏散。其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客船旅客逃生路径动态规划方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤（1）：构建船舶逃生路线疏散场景，根据船舶几何空间内部结构特点，确定船舶逃生通道出口位置及出口数量，生成船舶逃生通道节点网络图G（V，E），V为节点、E代表逃生路径的边界范围；步骤（2）：船舶逃生路径粒子初始化及参数设置，将逃生者抽象成粒子，并初始化粒子属性，包括粒子的位置、速度信息，根据粒子移动规则动态更新疏散路径权重系数；步骤（3）：进行疏散路径规划以及目标函数计算；步骤（4）：适应度函数评价及粒子的速度和位置更新；步骤（5）：通过改进的粒子群算法，将粒子当前位置与以前最优位置比较，不断更新位置和速度信息，实现逃生路径动态规划。2.根据权利要求1所述的客船旅客逃生路径动态规划方法，其特征在于，步骤（3）中：疏散路径规划是指从源节点到集合站终点经过的中间节点路径选择，以所有粒子到达终点总疏散时间最短为目标，将中间节点分成若干阶段，每个粒子看作是一个可移动的特殊节点，个体运动包括路径选择和移动速度；目标函数计算是指通过疏散路径的长度、疏散人员的疏散速度以及疏散路径上的疏散人数计算疏散时间。3.根据权利要求1所述的客船旅客逃生路径动态规划方法，其特征在于，步骤（4）中：适应度函数评价是基于路径最短的个体局部路径，再基于通道的拥堵程度转化为移动速度变量，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建珍，刘清，轩慧慧，
申请(专利权)人：武汉理工大学三亚科教创新园，
类型：发明
国别省市：