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基于蚁群算法的山区高速铁路隧道火灾应急疏散最优路径研究

【摘要】:随着困难艰险山区高速铁路的大力建设,隧道在高速铁路中的比重越来越大,长大隧道和隧道群越来越多,隧道火灾发生的可能性也日益增大。由于高速列车行驶速度快,运输旅客数量大,一旦列车发生火灾,人员的生命财产和列车的正常运行将受到严重威胁,甚至影响铁路系统的运输秩序。如何实现列车火灾发生后人员的高效安全疏散,已成为山区高速铁路建设亟待解决的问题。本文以中国中铁股份有限公司重点课题“困难艰险山区高速铁路救援系统研究”为依托展开研究,主要从以下几个方面展开研究工作:首先,通过对目前山区铁路疏散逃生救援路径优化的研究分析和目前主要几种路径优化算法的比较,提出利用蚁群算法进行隧道疏散路径优化,并总结其可行性与相对其他算法的优势。然后,结合山区隧道疏散救援的实际环境,提出利用自适应蚁群算法进行优化,从自适应调整信息素挥发因子、信息素更新策略、引入当量长度等方面进行算法的改进与适应。接着,通过研究对比目前国内外隧道救援定点设置方式与隧道安全疏散方案,从洞内疏散和洞外疏散两种方式上设计隧道的疏散模块,确定利用蚁群算法进行全局路径优化的基本思路,并确立疏散路径的结点的划分方法。最后,以某隧道和某隧道群为实例,分别从洞内疏散和洞外疏散两方面展开分析,利用蚁群算法进行全局疏散路径优化,得到疏散路径库和疏散总时间。并且与基本蚁群算法相比较疏散结果与优化代数,证明自适应蚁群算法的可靠性和良好的全局搜索能力;与Pathfinder等传统算法比较疏散时间,证明蚁群算法在山区应急疏散路径优化过程中的良好表现。

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