一种应急疏散路径规划方法、装置、终端及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种应急疏散路径规划方法、装置、终端及存储介质，其中方法包括：根据疏散路径构建应急疏散网络无向图；获取对所述疏散路径风险水平存在影响的风险因素，并根据各所述风险因素对逃生人员的潜在伤害程度，对每一所述风险因素划分风险等级；其中，不同的风险等级设定有相应的风险指数；根据所述风险指数和所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径风险水平的单目标路径规划模型ModelⅠ，并根据所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径长度的单目标路径规划模型ModelⅡ，本发明专利技术通过将建立的两个单目标模型转化为一个双目标路径规划模型，解决对路径风险和路径长度两个优化目标的路径规划问题。化目标的路径规划问题。化目标的路径规划问题。

【技术实现步骤摘要】
一种应急疏散路径规划方法、装置、终端及存储介质


[0001]本专利技术属于应急疏散规划
，尤其是涉及一种应急疏散路径规划方法、装置、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]最优路径问题，实际上也就是基于道路网络拓扑的最短路径算法问题，传统的最短路径问题仅仅是考虑路径长度最短，路网中的权值是静态的物理长度，但在实际的应用中，还需要考虑其它会对路径质量造成影响的因素。为了探究火灾产物对疏散的影响，已有很多学者展开了对火灾烟气和温度等风险因素量化的研究，其中大部分研究是将不同的计算公式整合在一起对风险进行表征。比如王彦福先后引用了日本的Jin量化温度影响的研究、美国的Halim量化一氧化碳影响的研究等，对疏散路径风险水平进行表征。这样的方式虽然能将风险以数值的方式计算出来，但受制于量化各项风险因素的方式不统一，导致结果的准确性受限。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术旨在提出一种应急疏散路径规划方法、装置、终端及存储介质，以解决应急疏散路径规划准确性不佳的问题。
[0004]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种应急疏散路径规划方法，包括：
[0006]根据疏散路径构建应急疏散网络无向图；其中，所述应急疏散网络无向图包括所述疏散路径内的节点、以及节点与节点之间的边；
[0007]获取对所述疏散路径风险水平存在影响的风险因素，并根据各所述风险因素对逃生人员的潜在伤害程度，对每一所述风险因素划分风险等级；其中，不同的风险等级设定有相应的风险指数；
[0008]根据所述风险指数和所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径风险水平的单目标路径规划模型ModelⅠ，并根据所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径长度的单目标路径规划模型ModelⅡ；
[0009]基于所述单目标路径规划模型ModelⅠ和所述单目标路径规划模型ModelⅡ，构建用于寻找两个模型帕累托最优解的双目标路径规划模型ModelⅢ；
[0010]构建基于Dijkstra算法的动态调整算法DABD，以实现对所述双目标路径规划模型ModelⅢ中路径风险水平目标函数和路径长度目标函数权重的动态调整，为逃生人员寻找权值F最小的路径；其中，权值F最小的路径即为最优的疏散路径；
[0011]获取所述疏散路径内各风险因素实时对应的风险指数，并根据所述疏散路径内各风险因素实时对应的风险指数，利用所述动态调整算法DABD调整所述双目标路径规划模型ModelⅢ中两个目标函数的权重，以得到最优的疏散路径。
[0012]进一步的，所述获取对所述疏散路径风险水平存在影响的风险因素，并根据各所
述风险因素对逃生人员的潜在伤害程度，对每一所述风险因素划分风险等级，包括：
[0013]获取对所述疏散路径风险水平存在影响的五种风险因素，分别为CO浓度、HCN浓度、环境温度、能见距离以及拥挤度；
[0014]根据各所述风险因素对逃生人员的潜在伤害程度，对每一所述风险因素划分为四个风险等级，分别为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级以及Ⅳ级；
[0015]对四个风险等级分别设定风险指数。
[0016]进一步的，所述根据所述风险指数和所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径风险水平的单目标路径规划模型ModelⅠ，并根据所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径长度的单目标路径规划模型ModelⅡ，包括：
[0017]对所述疏散路径中各所述风险因素分别设定风险因素权重修正因子，并根据所述风险因素权重修正因子，计算所述应急疏散网络无向图中各边中风险因素对应风险指数的加权平均值，得到所述应急疏散网络无向图中各边的风险水平；其中，各所述风险因素对应的风险因素权重修正因子之和为1；
[0018]根据所述应急疏散网络无向图中各边的风险水平，构建考虑疏散路径风险水平的单目标路径规划模型ModelⅠ；
[0019]根据所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径长度的单目标路径规划模型ModelⅡ。
[0020]进一步的，所述基于所述单目标路径规划模型ModelⅠ和所述单目标路径规划模型ModelⅡ，构建用于寻找两个模型帕累托最优解的双目标路径规划模型ModelⅢ，包括：
[0021]构建用于寻找两个模型帕累托最优解的双目标路径规划模型ModelⅢ，公式如下所示：
[0022][0023]式中：
[0024]γ1表示风险水平的权重修正因子，γ2表示路径长度的权重修正因子，γ1和γ2分别表示风险水平和路径长度在ModelⅢ中的相对重要程度，其中，γ1≥0，γ2≥0，γ1+γ2＝1；f1表示某疏散路径中的风险水平；f
1*
表示理想的疏散路径中的风险水平，代表源点到终点的最小风险水平，由所述单目标路径规划模型ModelⅠ计算得到；f2表示某疏散路径的实际长度；f
2*
表示理想的疏散路径长度，代表源点到终点的最短距离，由所述单目标路径规划模型ModelⅡ计算得到。
[0025]进一步的，所述构建基于Dijkstra算法的动态调整算法DABD，以实现对所述双目标路径规划模型ModelⅢ中路径风险水平目标函数和路径长度目标函数权重的动态调整，为逃生人员寻找权值F最小的路径，包括：
[0026]当只考虑风险水平目标问题时设置γ2＝0，并调用算法b，以得到最优疏散路径；
[0027]当只考虑路径长度目标问题时设置γ1＝0，并调用算法b，以得到最优疏散路径；
[0028]当考虑风险水平目标和路径长度目标的双目标问题时，则设置γ1和γ2的初始值，并在调用算法b结束时通过权重向量的搜索空间来构造最优的疏散路径；其中，γ1≥0，γ2≥0，γ1+γ2＝1；
[0029]其中，所述调用算法b的目标为：当实现Dijkstra算法时，每个后续节点将基于找
到的疏散路径更新网络的权值，并输出权值F最小的疏散路径及其信息。
[0030]进一步的，在所述构建基于Dijkstra算法的动态调整算法DABD，以实现对所述双目标路径规划模型ModelⅢ中路径风险水平目标函数和路径长度目标函数权重的动态调整，为逃生人员寻找权值F最小的路径之后，所述方法还包括：
[0031]在Dijkstra算法的基础上设置一个连接所有出口的虚拟终点来改变所述应急疏散网络无向图的原始网络结构，将各出口连接虚拟终点的边的权值均设置为零，并将虚拟终点转变为源点，将各个节点转变为终点。
[0032]进一步的，在所述构建基于Dijkstra算法的动态调整算法DABD，以实现对所述双目标路径规划模型ModelⅢ中路径风险水平目标函数和路径长度目标函数权重的动态调整，为逃生人员寻找权值F最小的路径之后，所述方法还包括：
[0033]将风险因素的禁行阈值附加在所述应急疏散网络无向图中的每条边上；
[0034]当利用DABD算法搜索权值F最小的路径时，去除某风险因素超出禁行阈值的边，并利用剩下的网络结构搜本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应急疏散路径规划方法，其特征在于，包括：根据疏散路径构建应急疏散网络无向图；其中，所述应急疏散网络无向图包括所述疏散路径内的节点、以及节点与节点之间的边；获取对所述疏散路径风险水平存在影响的风险因素，并根据各所述风险因素对逃生人员的潜在伤害程度，对每一所述风险因素划分风险等级；其中，不同的风险等级设定有相应的风险指数；根据所述风险指数和所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径风险水平的单目标路径规划模型ModelⅠ，并根据所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径长度的单目标路径规划模型ModelⅡ；基于所述单目标路径规划模型ModelⅠ和所述单目标路径规划模型ModelⅡ，构建用于寻找两个模型帕累托最优解的双目标路径规划模型ModelⅢ；构建基于Dijkstra算法的动态调整算法DABD，以实现对所述双目标路径规划模型ModelⅢ中路径风险水平目标函数和路径长度目标函数权重的动态调整，为逃生人员寻找权值F最小的路径；其中，权值F最小的路径即为最优的疏散路径；获取所述疏散路径内各风险因素实时对应的风险指数，并根据所述疏散路径内各风险因素实时对应的风险指数，利用所述动态调整算法DABD调整所述双目标路径规划模型ModelⅢ中两个目标函数的权重，以得到最优的疏散路径。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对所述疏散路径风险水平存在影响的风险因素，并根据各所述风险因素对逃生人员的潜在伤害程度，对每一所述风险因素划分风险等级，包括：获取对所述疏散路径风险水平存在影响的五种风险因素，分别为CO浓度、HCN浓度、环境温度、能见距离以及拥挤度；根据各所述风险因素对逃生人员的潜在伤害程度，对每一所述风险因素划分为四个风险等级，分别为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级以及Ⅳ级；对四个风险等级分别设定风险指数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风险指数和所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径风险水平的单目标路径规划模型ModelⅠ，并根据所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径长度的单目标路径规划模型ModelⅡ，包括：对所述疏散路径中各所述风险因素分别设定风险因素权重修正因子，并根据所述风险因素权重修正因子，计算所述应急疏散网络无向图中各边中风险因素对应风险指数的加权平均值，得到所述应急疏散网络无向图中各边的风险水平；其中，各所述风险因素对应的风险因素权重修正因子之和为1；根据所述应急疏散网络无向图中各边的风险水平，构建考虑疏散路径风险水平的单目标路径规划模型ModelⅠ；根据所述应急疏散网络无向图构建考虑疏散路径长度的单目标路径规划模型ModelⅡ。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述单目标路径规划模型ModelⅠ和所述单目标路径规划模型ModelⅡ，构建用于寻找两个模型帕累托最优解的双目标路径规划模型ModelⅢ，包括：
构建用于寻找两个模型帕累托最优解的双目标路径规划模型ModelⅢ，公式如下所示：式中：γ1表示风险水平的权重修正因子，γ2表示路径长度的权重修正因子，γ1和γ2分别表示风险水平和路径长度在ModelⅢ中的相对重要程度，其中，γ1≥0，γ2≥0，γ1+γ2＝1；f1表示某疏散路径中的风险水平；f
1*
表示理想的疏散路径中的风险水平，代表源点到终点的最小风险水平，由所述单目标路径规划模型ModelⅠ计算得到；f2表示某疏散路径的实际长度；表示理想的疏散路径长度，代表源点到终点的最短距离，由所述单目标路径规划模型ModelⅡ计算得到。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述构建基于Dijkstra算法的动态调整算法DABD，以实现对所述双目标路径规划模型ModelⅢ中路径风险水平目标函数和路径长度目标函数权重的动态调整，为逃生人员寻找权值F最小的路径，包括：当只考虑风险水平目标问题时设置γ2＝0，并调用算法b，以得到最优疏散...

【专利技术属性】
技术研发人员：关文玲，侯帅，董呈杰，王晓丽，赵俊英，
申请(专利权)人：天津理工大学，
类型：发明
国别省市：