基于自适应蚁群算法的地铁人员疏散模型

摘要：

针对地铁突发事件人员疏散模型与路径优化问题，提出基于神经网络自适应蚁群算法，通过神经网络的自适应能力动态计算通行难易系数，为蚁群信息素浓度更新和启发函数提供分流指引，有效避免蚁群因算法提早收敛拥堵于同一路径。通过仿真实验证明，新算法可以有效解决初始化蚁群路径选择的盲目性和随机性，能够在最短时间内为密集人群场所提供高效、安全的疏散方案。

关键词：疏散模型、BP 神经网络、蚁群算法、通行难易系数、人员疏散、突发事件

所属期刊栏目：37

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东大学生科技创新培育专项资金139544；广东省科技计划项目1015A03041005

在线出版日期：2016-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：50-53