粒子群量子化算法在救援路径优化中的应用
因各种安全问题引发的救援工作,给救援领域带来了严峻的挑战.随着城镇化的快速发展和城市规模的不断扩大,城区商用建筑和民用建筑密集、楼层高度高、周围交通环境错综复杂.因此,救援路径的合理设置关系到救援工作能否顺利开展、救援质量和救援效率的高低.对于复杂环境尤其是复杂交通条件下的救援工作,要充分考虑拥堵、道路宽度、路径长短、是否存在突发遮挡等问题,尤其需要在多种可选的方案中选择出最为合理的救援路径.所以,救援路径优化就成为救援工作的关键内容之一.为了达到预期的优化效果,很多优化算法已经在救援路径中得到了应用,包括决策树算法、支持向量机算法、遗传算法、蚁群算法、深度学习算法等.本文中,主要研究粒子群量子化算法在救援路径优化中应用的可能,并通过实验加以验证.
粒子群、子群量子化、路径优化、救援路径、化算法
O623.738;TP301.6;O711.3
2023-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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