唐 黎

（黃浦區(qū)消防救援支隊，上海 200011）

隨著城市規(guī)模不斷擴大，城市內(nèi)大型建筑越來越多。這些大型建筑用于商業(yè)或者用于住宅，都發(fā)揮了非常重要的作用。大型建筑面臨的最大的安全隱患是突發(fā)火災(zāi)等惡性事故時的救援[1]。因此，如何為這些大型建筑設(shè)計合理的消防安全疏散路線，不僅關(guān)乎大型建筑總體設(shè)計的合理性問題，也關(guān)乎其投入使用后是否會具有足夠的安全保障[2]。合理的消防安全疏散路線，可以快速疏散密集的人群，最大限度地挽回生命和財產(chǎn)損失。消防安全疏散路線的設(shè)計，可以采取經(jīng)驗法、常規(guī)布局分析法和智能模型分析法[3]。其中，智能模型分析法不僅可以得到更快速的設(shè)計結(jié)果，其合理性也更高。因此，該文選擇蟻群算法進行大型建筑的疏散路線設(shè)計，以期更好地提升其消防安全水平。

1 基于蟻群算法的路徑搜索

大型建筑一旦發(fā)生火災(zāi)會增加危險性，造成重大的生命和財產(chǎn)損失。出現(xiàn)該情況的原因有以下2點：1）大型建筑內(nèi)部容納的人員數(shù)量密集，一旦發(fā)生火災(zāi)會在短時間內(nèi)形成擁堵，無法到達(dá)指定的安全出口逃生，從而導(dǎo)致大量的人員傷亡。2）大型建筑內(nèi)部的建筑結(jié)構(gòu)復(fù)雜，障礙物很多，如果疊加疏散路線不合理的情況，就會導(dǎo)致火災(zāi)發(fā)生后，人們無法及時發(fā)現(xiàn)逃生出口，從而導(dǎo)致大量傷亡。因此，大型建筑的消防安全問題的核心是疏散路線的優(yōu)化。

大型建筑消防安全的路線規(guī)劃的工作如下：首先，須對大型建筑內(nèi)的障礙、可行道路燈信息進行建模描述，進而抽象成1張二維的平面地圖。有了這張二維地圖，就可以通過相應(yīng)的方法對疏散路線進行選擇和設(shè)計?；诔Ｒ?guī)的路線選擇方法包括柵格法和幾拓?fù)鋱D法等。這些方法也可以作為進一步使用蟻群算法進行智能尋優(yōu)的前提。首先根據(jù)柵格法對大型建筑物的內(nèi)部環(huán)境進行建模。假設(shè)大型加筑物內(nèi)部環(huán)境可以描述為n×n個柵格，其內(nèi)的坐標(biāo)關(guān)系如公式（1）所示。

式中：x為大型建筑二維地圖中的橫坐標(biāo)；y為大型建筑二維地圖中的縱坐標(biāo)；W為大型建筑二維地圖全部柵格的寬度；mod（）為取模處理函數(shù)。

蟻群算法是智能優(yōu)化算法領(lǐng)域中開發(fā)比較成熟的一種方法，通過學(xué)習(xí)螞蟻群體智能構(gòu)建出的一種啟發(fā)模式算法。螞蟻個體經(jīng)過1條路徑后，會在關(guān)鍵點位留下信息素。如果多個螞蟻個體都認(rèn)為某一點為關(guān)鍵點，那么這個關(guān)鍵點上的信息素濃度就會越來越多。將這些關(guān)鍵點連接起來，就成了一條最合理的路徑。

螞蟻群體智能抽象出來的蟻群算法，假定在t時刻，第k只螞蟻個體從標(biāo)號為i的位置向標(biāo)號為j的位置進行移動，這種情況發(fā)生的概率如公式（2）所示。

式中：ρij（t）為螞蟻從i位置運動到j(luò)位置的信息素濃度；ηij（t）為螞蟻從i位置運動到j(luò)位置啟發(fā)權(quán)重為i與j的距離。

每個螞蟻個體在行進過程中都會留下信息素。這樣，一個位置經(jīng)過的螞蟻越多，這個信息素濃度就會越高?；诖?，蟻群算法中信息素的更新處理如公式（3）~公式（5）所示。

式中：Q為信息素強度；Lk為螞蟻一共k經(jīng)過同一路徑的長度。

蟻群算法通過多個螞蟻個體的設(shè)置，有利于優(yōu)化算法并行執(zhí)行，因此優(yōu)化效率高。但是，蟻群算法的搜索機制設(shè)定不合理時，算法的收斂速度會變慢。同時，復(fù)雜的優(yōu)化問題容易造成螞蟻個體落入局部最優(yōu)陷阱，無法找到全局最優(yōu)方案。為此，該文從搜索策略、信息素更新策略、路徑優(yōu)化策略3個方面進行改進，得到一種性能更好的蟻群算法。

2 蟻群算法的改進處理

2.1 搜索策略的改進

蟻群算法在結(jié)構(gòu)化的地圖中進行尋優(yōu)時，搜索策略是比較單一的，即以1個單位的固定補償進行搜索。對該文的柵格化地圖圖像，其搜索步長就是1個柵格長度。這樣的處理不僅缺乏靈活性，也會降低搜索過程的效率，導(dǎo)致蟻群算法的收斂速度變慢。該文中對搜索策略的改進處理如下：如果螞蟻個體所代表的波形軌跡點呈現(xiàn)同向變化，則搜索步長可以增加，即不固定設(shè)置為1個單位。多步長搜索策略如圖1和圖2所示。

圖1 單步長搜索策略

圖2 多步長搜索策略

圖1代表了傳統(tǒng)蟻群算法的一步搜索步長設(shè)定，圖2代表了該文改進后的搜索步長設(shè)定，這里是設(shè)置了一步搜索3個步長單位。從圖1和圖2可以看出，通過該文的改進處理，螞蟻個體的搜索范圍加大、搜索視野開闊、搜索效率提升。

2.2 信息素更新策略的改進

如果一個螞蟻個體已經(jīng)找到了最優(yōu)路徑，但其余螞蟻個體并未經(jīng)過此路徑，那么這條路徑上的點留下的整體信息素濃度就會很低。這條本應(yīng)該正確的最優(yōu)路徑，也會因為信息素濃度不足而遭到淘汰。這不僅會導(dǎo)致算法無法找到最優(yōu)路徑，甚至可能陷入局部極小問題。為此，該文對一個螞蟻個體可以確定的最優(yōu)路徑上的各點，給予額外的信息素濃度補償機制，具體的處理如公式（6）和公式（7）所示。

式中：Δρ'ij表示了額外的信息素濃度補償；L'表示一個螞蟻個體找到的最優(yōu)路徑長度；solutionobt表示整個算法找到的候選最優(yōu)解的集合。

當(dāng)蟻群算法陷入局部極小時，會反復(fù)在局部路徑上進行行走，導(dǎo)致局部路徑上信息素濃度不斷升高，而螞蟻個體卻無法逃離此路徑。為此，該文對此時的處理配置了信息素濃度遞減機制。如果一個點位上的信息素濃度不斷增加，這個點又確定不是最優(yōu)路徑上的點，那么這個點位上再有螞蟻個體經(jīng)過，信息素濃度不是增加而是減少。信息素濃度遞減處理如公式（8）所示。

式中：λ為懲罰系數(shù)，λ的大小與螞蟻個體經(jīng)過某一點位的總次數(shù)成正比。

2.3 路徑優(yōu)化策略的改進

疏散路徑中有時會出現(xiàn)路線上有尖峰的情況。考慮到該問題，在蟻群算法的路徑優(yōu)化過程中，對具有尖峰形態(tài)的路徑段進行平滑處理。如果路徑在某一局部的轉(zhuǎn)彎處形成的角度極為尖銳，就可以認(rèn)定為尖峰出現(xiàn)。對尖峰兩側(cè)的線段，在其夾角區(qū)域內(nèi)選取一個中點，中點坐標(biāo)的計算如公式（9）和公式（10）所示。

式中：（xold1，yold1）、（xold2，yold2）分別為尖峰附近兩側(cè)線段上的點，（xnew，ynew）代表了得到的新的中點。

將這3個點進行連線，則可以平滑掉原有的尖峰。

2.4 算法流程設(shè)計

為了優(yōu)化基于蟻群算法的大型建筑消防安全疏散路線，設(shè)計的算法流程包括以下7個環(huán)節(jié)：第一個環(huán)節(jié)，將大型建筑的內(nèi)部環(huán)境抽象為二維的平面地圖，并且進行柵格化處理，同時對算法的初始狀態(tài)進行配置，并且設(shè)定不能經(jīng)過的障礙信息。第二個環(huán)節(jié)，將M只螞蟻個體隨機安放到大型建筑抽象出來的二維平面地圖中，開始進行疏散路線優(yōu)化。第三個環(huán)節(jié)，根據(jù)該文提出的多步長選擇策略，以更高的效率搜索疏散路線，并不斷更新可行節(jié)點和備選路線。第四個環(huán)節(jié)，如果某一個螞蟻個體陷入了局部極小狀態(tài)，按照該文的信息素遞減機制成功退出該節(jié)點，避免算法進入死循環(huán)。第五個環(huán)節(jié)，根據(jù)該文提出的信息素額外增加機制，更合理地更新每個節(jié)點的信息素濃度。第六個環(huán)節(jié)，根據(jù)迭代誤差是否達(dá)到極小，判斷整個算法是否結(jié)束，如仍未結(jié)束繼續(xù)前面的各個環(huán)節(jié)。第七個環(huán)節(jié)，當(dāng)整個算法滿足結(jié)束條件時，跳出迭代過程，并將此時的結(jié)果輸出作為大型建筑消防安全的最佳疏散路線。

3 試驗結(jié)果與分析

為了驗證該文建立的蟻群算法對大型建筑消防安全疏散路線優(yōu)化的有效性，進一步通過試驗加以驗證。在該試驗過程中，大型建筑的真實環(huán)境被抽象成16×16柵格大小的二維地圖。在該場景中，正常設(shè)定的入口位置在柵格標(biāo)號為（1，16）的位置，正常設(shè)定的出口位置在柵格標(biāo)號為（14，1）的位置。

消防安全疏散路線的驗證試驗中，蟻群算法的初始條件設(shè)定如下：參與搜索路徑的螞蟻總個數(shù)為20個，迭代過程規(guī)定不超過300次，啟發(fā)系數(shù)α=1.0，啟發(fā)系數(shù)β=5.0，信息素?fù)]發(fā)因子λ=0.5，信息素濃度系數(shù)Q=100，路徑不合理對應(yīng)的懲罰系數(shù)κ=0.3。

在上述試驗條件下，采用該文設(shè)定的蟻群算法進行大型建筑的消防安全疏散路線優(yōu)化，得到的結(jié)果如圖3所示。

圖3中，上方圓點表示大型建筑正常的入口位置，下方圓點表示大型建筑正常的出口位置，白色網(wǎng)格表示人群可以正常通行的區(qū)域，黑砂網(wǎng)格表示障礙或者無法通行的區(qū)域。圖中的粗實線是經(jīng)過該文提出的算法規(guī)劃出的人群可以較為便利、更寬敞的通行路徑。根據(jù)改進蟻群算法得到的這個通行路徑網(wǎng)絡(luò)，算法設(shè)計了除進口以外的5個最佳逃生出口，以備發(fā)生火災(zāi)時進行人群疏散。這五個逃生出口全部用長方形黑色粗實線框標(biāo)記，并根據(jù)位置不同配置了A、B、C、D、E5個標(biāo)號。從圖中的配置情況可以看出，5個逃生出口都在相對寬敞、人群容易疏散的位置，說明該文提出的改進蟻群算法對大型建筑消防安全人群疏散路徑設(shè)計的合理性和有效性。為了進一步考察該文算法的性能，將該文算法和改進前的傳統(tǒng)蟻群算法進行對比，結(jié)果見表1。

圖3 大型建筑消防安全疏散路線的蟻群算法優(yōu)化結(jié)果

從表1中的數(shù)據(jù)可以看出，與傳統(tǒng)蟻群算法相比，該文改進處理后的算法對大型建筑消防安全疏散路線的搜索結(jié)果，在各項關(guān)鍵參數(shù)中全部體現(xiàn)了明顯的優(yōu)勢，進一步提升大型建筑消防安全的可靠性。

表1 該文算法和傳統(tǒng)蟻群算法的對比

4 結(jié)論

隨著城市的快速發(fā)展，大型建筑不斷出現(xiàn)，大型建筑的消防安全工作也成為消防工作的重要內(nèi)容。為了給大型建筑設(shè)計更好的疏散路線，該文在蟻群算法的基礎(chǔ)上改進，形成多步搜索策略、增加了信息素更新機制、設(shè)計了路線優(yōu)化流程。針對大型建筑的二維地圖疏散路線試驗研究結(jié)果表明，該文方法可以得到更豐富、更合理的疏散路線和逃生出口。該文方法與傳統(tǒng)蟻群算法相比，各項參數(shù)都有更明顯的優(yōu)勢，更適用于大型建筑的消防安全工作。