遗传算法优化多目标电梯紧急疏散策略

"基于遗传算法的多目标电梯紧急疏散问题" 随着城市化进程的加速，(超)高层建筑的建设日益增多，这使得在紧急情况下人员疏散面临严峻挑战。传统的疏散方式依赖于楼梯，但在高层建筑中，这种方式耗时过长，可能会对人员安全造成威胁。电梯辅助疏散技术应运而生，它利用电梯协助人员快速撤离，极大地提升了疏散效率和安全性。 单电梯紧急疏散调度问题(Single Elevator Scheduling for Emergency Evacuation, S-ESEE)已被证实为一个NP难问题，意味着在计算上寻找最优解决方案非常困难。现有的S-ESEE模型通常只考虑疏散时间最短，忽略了电梯数量的影响。然而，实际情况下，建筑物可能有多个电梯，因此需要考虑如何有效地分配这些资源。 本文针对这一问题，提出了一个新的多目标模型，该模型旨在同时最小化疏散时间和电梯的往返次数。这样的多目标优化能够更全面地反映疏散过程的效率。为了实现这一目标，研究者采用了遗传算法，这是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，能有效地避免陷入局部最优解，从而有可能找到全局最优的疏散策略。 遗传算法在解决这类复杂优化问题时具有优势，它通过种群迭代、交叉和变异操作来搜索解决方案空间。为了提高计算效率，文章中还提出将固定不变的因素，如人群数量和电梯停靠损失，提前计算，减少运行时的计算负担。此外，通过引入电梯停靠约束，进一步降低了算法的时间复杂度，确保了算法在处理大规模问题时的可行性。 数值分析结果显示，在楼层数量较少的情况下，新提出的算法与传统算法表现相近，但随着疏散楼层数量的增加，新算法的优势逐渐显现，能获得更优的疏散方案。这意味着在高层建筑中，新算法能更好地应对复杂疏散情境，为人员安全提供更强保障。 这项研究为电梯辅助疏散技术提供了新的理论支持和优化工具，对于构建高效、安全的紧急疏散系统具有重要意义。未来的研究可进一步探讨如何结合其他优化算法或智能技术，提升疏散策略的实时性和适应性，以应对更加复杂多变的紧急情况。