带约束条件的森林防火最优路径算法

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森林救火问题优化模型

森林救火问题优化模型药物工程刘华祥 206070731 前言盛世兴林，防火为先。

在我国林业发生历史性转变，建设速度驶入快速发展轨道的今天，进一步加强森林防火工作，对巩固生态建设成果，加快林业发展，维护生态安全和促进和谐社会建设有着十分重要的现实意义和深远的历史意义。

加快林业发展，要求我们大力植树造林，快速增加森林资源。

而加强森林防火工作，保护现有森林资源同样也是加快林业发展的必然要求。

植树造林与森林资源保护是生态建设的两个重要方面，两者缺一不可，不可偏废。

“植树千日功，火烧当日空”。

要巩固生态建设成果，必须加强森林防火工作。

近年来，在党中央、国务院的高度重视下，我国林业发生了历史性的转变，迎来一个生机盎然、活力迸发的春天。

森林火灾是当今世界发生面广、破坏性大、处置救助十分困难的自然灾害，已经成为影响生态安全、经济社会可持续发展和人类生存的重要灾害之一。

多年来，由于多种因素的影响，我国森林火灾发生较为严重。

特别是1987年在黑龙江大兴安岭发生的震惊中外的“5·6”特大森林火灾，造成的损失和危害触目惊心，教训极为深刻。

据报道，去年1月—2月，全国共发生森林火灾1141起，其中森林火警769起，一般火灾372起，未发生重特大森林火灾。

火灾次数比去年同期上升2.1%。

1月—2月份已查明火因的863起森林火灾中，99%以上是人为火。

公安部消防局发布，2007年2月17日至24日（农历腊月三十至正月初七），全国共发生火灾9100起,死亡42人,伤7人，直接财产损失1351.2万元。

与去年春节期间相比，火灾起数减少3217起、下降26.1%,亡人减少30人、下降41.7%，伤人减少41人、下降85.4%，直接财产损失减少1660。

因而严防森林火灾，保护森林资源，已经成为加快林业发展的紧迫任务之一。

尤其是当前，我国森林防火工作仍面临着非常严峻的形势。

在全球气候异常，森林火灾频发的情况下，我国许多地区高温、干旱、大风和极端低温冻害天气增多，致使火险等级持续居高不下。

一种优化矩阵算法在火灾救援最佳路线选择上的应用

一种优化矩阵算法在火灾救援最佳路线选择上的应用摘要火灾发生后，消防救援力量如何尽快地到达火灾事故现场，及时实施灭火救援，对于扑灭火灾、挽救损失具有重要意义。

而如何选择一条最佳救援路线是一项值得研究的重要课题。

传统上基于Floyd 算法的最佳路线选择，当节点较多时，计算的矩阵多，重复计算量大，效率较低。

本文应用一种优化的矩阵算法，计算最佳行车路径，从而做出合理的应急决策。

计算实例表明，优化的矩阵算法减少了计算量，提高了效率，对优化决策有着要意义。

关键词优化，矩阵算法，最佳路径，火灾救援。

1. 引言随着我国经济建设的快速发展，城市化建设进程不断加快，建筑业得到了突飞猛进的发展，不仅各种建筑物的数量大大增加，而且出现了许多新型、大型、高层的特殊类型建筑。

这些建筑的使用功能和所使用的材料也发生了巨大的变化。

因而导致火灾的因素也大量增加，火灾形势日趋严峻。

而对于火灾的扑灭，最有利的时机就是火灾发生的初期阶段。

这就要求在接到报警之后的消防部队，尽可能快地赶赴火灾事故现场，抓住最佳时机实施灭火救援。

在此途中，选择最佳的行车路线，对于火灾的扑救就有着重要的作用。

此课题的研究也成为众人研究的热点问题。

本文，笔者介绍一种较之Floyd 算法更为优化的矩阵算法，并基于此种算法来确定火灾救援最佳路线的选择。

2. 传统的Floyd 算法Floyd 算法的主要过程【1】：首先定义赋权图的权矩阵，n n ij d D ⨯=)(，然后，由矩阵D ，按以下步骤2，计算出矩阵)1(D ，矩阵)1(D 中各元素表示通过一次迭代后网络中任意两点之间的最短路；如此，用同样的方法依次计算出)2(D 、)3(D ……；一直到计算出矩阵)(n D ，即求出n 次迭代之后任意两点之间的最短路。

矩阵)(n D 的i 行j 列元素便是i 号顶点到j 号顶点的最短路径长度，同时在计算过程中保留小标的信息又可得到具体的最短路径。

Floyd 算法的基本步骤为：步骤1 令0=k ,输入权矩阵D D =)0(步骤2 令1+=k k ,计算n n ij k d k D ⨯=)]([)(，,,.....3,2,1n k = 式中)]1()1(),1(min[)(-+--=k d k d k d k d kj ik ij ij步骤3 如果n k =，终止算法；否则，返回步骤2。

森林防火机器人轨迹寻踪技术研究

森林防火机器人轨迹寻踪技术研究一、技术原理森林防火机器人轨迹寻踪技术是指利用先进的定位和导航技术，使机器人能够准确地行走在森林中，并在需要时进行火灾控制和灭火工作。

其主要技术原理包括传感器感知、定位系统、路径规划和控制算法。

1. 传感器感知森林环境复杂多变，有时甚至会受到烟雾和火灾的干扰，因此机器人需要搭载多种传感器，能够对环境进行全方位感知。

比如红外传感器可以用于探测火情，摄像头可以实时监控森林情况，激光雷达可以实现环境地图的建立等。

2. 定位系统定位系统是机器人能够准确定位自身位置的关键，可采用GPS、惯性导航系统、视觉定位等多种技术，保障机器人行走的准确性和可靠性。

3. 路径规划路径规划是指根据环境情况和任务要求，对机器人行走的路线进行规划和优化。

机器人需要根据森林地形、植被情况以及火情状态等信息，选择最优的行动路径。

4. 控制算法控制算法是机器人行走和操作的核心，需要根据定位和路径规划的结果，实现机器人的精确控制和动作执行。

控制算法的优劣直接影响机器人的行走效果和工作效率。

二、应用场景森林防火机器人轨迹寻踪技术的应用场景主要包括森林防火巡逻、火情监测和扑救等多个方面。

1. 森林防火巡逻机器人可以利用轨迹寻踪技术，在森林中进行持续巡逻和监测，能够及时发现潜在的火灾隐患，进行预警和提前控制，有效降低森林火灾发生的可能性。

2. 火情监测机器人可以搭载各种传感器，对森林内部进行全方位的监测，及时感知到火情的发生和蔓延情况，为后续的灭火工作提供准确的信息支持。

3. 灭火工作当火情发生时，机器人可以根据预先规划的路径，准确快速地前往火场，执行灭火和救援任务。

借助轨迹寻踪技术，机器人能够穿越烟雾和植被，找到最佳的灭火点并进行有效的作业。

三、未来发展趋势森林防火机器人轨迹寻踪技术仍处于起步阶段，未来的发展方向主要包括以下几个方面：1. 多智能体协同未来的森林防火机器人可能采用多智能体协同工作，通过互相配合和信息共享，提高整体的工作效率和应对能力。

森林防火多出救点应急调度算法

速、风力、坡度等因素下，得出不同着火时间下灭火资源动态需求量，结合模糊规划方法求解救火时间最短以及
出救点个数最少的森林资源火灾应急调度优化出救方案，并给出了仿真案例，旨在为森林扑火行动提供一定的理论和实践指导。图１表５参１５关键词：森林保护学：森林资源：模糊规划：应急资源调度
ｉｆｒｅ — ｉｆｇｈｔｉｎｇｔｉｍｅ ”ａｎｄ“ ｌｅａｓｔｎｕｍｂｅｒｏｆｔｈｅｒｅｓｃｕｅｐｏｉｎｔｓ ’ ’ＳＯａｓｔｏｏｂｔａｉｎａｎｅｍｅｒｇｅｎｃｙｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｌｇｏｉｔｒｈｍ
模型均是基于目标变量（即需求的灭火资源总量）确定的前提下提出的，但灭火资源所需数量是随时间、气候、地形地貌等变化而变化的，需要结合林火蔓延模型来求解目标变量，进而结合“ 灭火时间最短” 和“ 出救点个数最少” ２个约束条件，得出一次性消耗的应急多出救点资源调度的计算方法。以王正非等的林火蔓延模型为基础，在考虑火
ｍａｉｎｌｙｂａｓｅｄｏｎｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｅｔａｒｇｅｔｖａｉｒａｂｌｅｓｔｈａｔｅｍｐｌｏｙｔｈｅｔｏｔａｌｄｅｍａｎｄｆｏｒｉｆｒｅ — ｉｆｇｈｔｉｎｇｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ｂｕｔｄｏｎｏｔｃｏｎｓｉｄｅｒｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｉｍｅ，ｃｌｉｍａｔｅ，ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ，ｏｒｏｔｈｅｒｆａｃｔｏｒｓ．Ｉｎｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈ，ａｆｏｒｅｓｔｉｆｒｅｓｐｒｅａｄｍｏｄｅｌｗａｓｕｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔａｒｇｅｔｖａｉａｒｂｌｅｓ；ｔｈｅｓｅｖａｒｉａｂｌｅｓｗｅｒｅｔｈｅｎｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｆ“ ｓｈｏｒｔｅｓｔ

消防灭火救援最优路径算法分析

消防灭火救援最优路径算法分析摘要：本文对基于消防Robocup仿真系统的消防灭火救援最优路径规划进行分析，并对目前消防灭火救援路径规划现状加以阐述，提出一些针对性解决建议，希望能为我国消防灭火救援工作高效开展及时完成救援任务提供参考。

关键词：消防灭火；人员救援；路径规划；蚁群算法引言：随着城市化进程加快，城市消防安全逐渐成为现阶段广大民众关注的焦点，对消防部门而言，不仅是一项新的挑战，同时也是对消防灭火救援是否能够高效开展的考验，基于此，以消防Robocup仿真系统为依托，如何正确运用蚁群算法来辅助消防灭火救援最优路径规划，是目前各相关人员需要考虑的问题。

1.基于消防Robocup仿真系统的消防灭火救援最优路径规划1.1消防Robocup仿真系统基本内容适用于消防领域，且具有较高智能化水平的系统，对实际灾难环境中必须要掌握的信息进行模拟，即为消防Robocup仿真系统。

内核、监视器、地体信息、智能体及仿真器是消防Robocup仿真系统主要构成单元，其中提取地理信息中所需信息由改系统内核提供，其余单元主要对火灾事故、车辆交通、交通堵塞、消防救援等方面内容进行模拟仿真，通过利用传感器自动化、高效化处理各类信息，并在仿真器与智能体大力支持下，实现信息有效性交互。

1.2消防灭火救援最优路径计算蚁群算法是现阶段消防灭火救援路径规划中常用算法，在明确城市地理信息前提下，由于突发事件发生极易导致地图道路信息产生变化，地震、泥石流、滑坡等均属于不可抗力突发事件，地图道路信息变化对第一时间展开消防灭火救援工作有着较大影响，需要消防部门对此方面情况给予高度重视，综合考虑上述因素，特别是地震、滑坡等灾害高频率发生区域，做好消防灭火救援路径规划非常必要。

在种群寻优基础上所形成的一种启发式搜索算法，将信息在个体间进行传递，使其将蚁群寻觅事物范围收缩，确定最短、最快事物寻优路径，即为蚁群算法。

消防灭火救援中运用蚁群算法，促进消防资源管理信息化建设，实现到达火灾现场最优路径规划[1]。

消防灭火救援最优路径算法分析

消防灭火救援最优路径算法分析湖州市德清县313200摘要：文章首先对Dijkstra算法进行了概述，然后分析了Dijkstra算法的优化，其中包括存储结构的改进、搜索区域的限定、双向查找规划，最后基于优化的Dijkstra算法，文章对其开展了验证，无论是结点总数、计算时间，还是总的路程，都取得了极大的优化比例，以期能为相关人士提供参考。

关键词：最优路径；Dijkstra算法；灭火救援；搜索区域引言：如今伴随经济的发展，再加上城市化的推进，使得很多方面更加集中化，比如城市建筑，一旦出现火灾的情况，极有可能带来很大的损失与伤亡。

以灭火救援系统来分析，其中包含很多项的任务，而确定最佳出警路线是非常关键的，对于这一路线来讲，就是在出现火灾的情况下，消防车可以第一时间赶到现场，并且开展救援行为。

当下对于最短路径算法来讲，已得到了较快的发展，一些算法得到了学者的大力研究，比如DNA以及Dijkstra算法。

文章基于对Dijkstra算法的探究，给出了一种新的优化算法。

1.Dijkstra算法这种算法最早出现于上世纪九十年代，由荷兰数学家提出来的，对于最短路径问题的解决，这是一种行之有效的算法，有着最为健全的理论，得到了大力的推广[1]。

可对这一算法进行以下描述：（1）初始化。

存在任意一个结点，用字母i来表示，若i不等于s，则d(i)趋向于正无穷，S(i)=unreached，否则d（i）等于零，S(i)=permanently labeled；（2）N趋向于T；（3）基于T的集合，从中选择一个结点，而且存在最小权，将其用k来表示，d（k)=min[d(j),j包含于T集合]；S（k)=permanently labeled；(4)若获取k等于t，则表明算法完成；（5）针对和k相连的任何一个结点，用字母j来表示，j包含于T，若d(j)大于d(k)以及l(k,j）之和，则d(k)以及l(k)之和倾向于d（j)，permanently labeled；（6）T等于集合k，而且倾向于T，转至步骤（3）。

消防灭火救援最优路径算法研究

消防灭火救援最优路径算法研究作者：***来源：《消防界》2022年第06期摘要：消防救援最優路径算法是一种提高救援资源分配效率的方法。

新时代科学技术飞速发展，使得消防队在开展消防和救援工作中获得了技术支持。

然而根据目前的情况，尚未实现在消防队中使用信息技术进行实际演练，因此信息技术在消防队的实战过程中的作用尚未得到充分发挥。

此外收集的可用信息和统计信息并不多。

文章研究讨论基于消防RoboCup仿真系统路径规划系统中的蚁群算法，简要讨论竞争算法的过程。

最后，寻求一种最优的火灾救援路径算法。

为提高灭火救援工作的效率以及最优算路径算法应用提供参考。

关键词：消防;灭火救援;最优路径;模型建设火灾是常见的灾难，《中国火灾年鉴》表明，进入新世纪以来的十年中，中国大火的发生率一直很高，严重威胁社会公共安全和国家人民财产安全。

消防是公共安全和社会安全的重中之重。

火灾初期和火灾发展期是灭火的黄金时期。

进入猛烈燃烧阶段后，扑灭火焰的难度成倍增加。

消防救援是一场与时间的竞赛。

现阶段，我国的城市消防建设并不完善，消防车道乱占乱停，应急通道乱摆乱放等现象普遍存在。

再加上城市交通不断发展，车辆增多，都为消防救援人员快速调动造成一定苦难[1]。

灭火救援最重要的是人员快速出动，携带消防装备第一时间赶到灭后救援现场。

消防灭火救援最优路径的研究，从小的方面讲可以提高消防人员和车辆第一时间赶往现场参与灭火救援行动的效率;从大的方面来看，可以优化城市消防建设以及消防资源。

文章基于消防RoboCup仿真系统，研究消防灭火救援的最优路径算法。

一、消防RoboCup仿真系统与消防灭火救援路径规划（一）消防RoboCup仿真系统概述消防RoboCup仿真系统是一种多主体灭火系统，用计算机对真实的城市灾难情况进行模拟，可以模拟火灾中的动态和复杂信息。

它由内核、监视器、地形信息、模拟器和智能体组成[2]。

模拟器包括火灾模拟器、交通模拟器、拥塞模拟器等。

关于消防救援工作最优路径问题的探索研究

关于消防救援工作最优路径问题的探索研究作者：宋帅来源：《数字技术与应用》2010年第05期摘要:消防部队在执行突发任务时,如何在不给城市交通带来大影响的前提下,选择最优路径[1][2],在最短时间内安全到达指定位置的问题值得我们研究。

本文结合实际情况,应用数学方法建立体现城市道路交通路网模型,再用图论中的有向图思想将路网抽象成数学模型描述,基于经典的狄杰斯特拉(Dijkstra)算法和动态规划,应用LINGO软件设计了可应用于实际道路网络中的最优路径算法,采用该算法可求解带有限制的最优路径问题。

通过研究具体算例表明,该算法能够解决满足要求的问题。

关键词:消防最优路径 Dijkstra算法动态规划优化 LINGO中图分类号: 文献标识码:A文章编号:1007-9416(2010)05-0000-001 课题研究的背景[3]和意义2001—2008年我国化工企业共发生较大及其以上级别事故119起,其中,死亡510人,重伤105人,轻伤377人。

从2001年到2008年我国化工企业较大及其以上级别事故发生总趋势为波动上升,且单事故中伤亡人数在逐渐增加。

尤其是从2004年开始,化工企业较大及以上级别事故的发生数量居高不下。

目前,我国正处于经济快速上升期,工业发展正在不断加快,化工企业的生产技术日趋复杂,势必导致事故的多发性以及事故危害的日趋严重。

城市消防救援对减少事故的损失意义重大,但在实际工作中往往由于消防救援路程不畅等各种迟滞因素使得消防人员丧失了对事故早期救援的良好时机。

因此,对消防救援中最优路径选择问题的研究很有必要。

2 最短路径问题的基本理论2.1 传统Dijkstra算法概述传统Dijkstra算法过程的具体描述如下:1)如果(u,)之间没有直接存在弧,则置w(u,)为。

S为已找到的从u出发的最短路径的终点的集合,初始状态为空集。

那么,从起点u到图上其余各项点可能到达的最短路径长度的初值为d(u,)= w(u,), 是与起点邻接的点。

最优路径森林算法原理及其相关反馈应用

[ 中图分类号] TP311
[ 文献标识码] A
0 引言
[ 文章编号] 1673 - 8683(2020)06 - 0050 - 05
神经网络、遗传算子、支持向量机 [7] 以及深度学习算法
等。人机交互技术通过改善人与计算机的交流沟通模
手机应用端的普及与人工智能技术的广泛应用
式进而提升人机协同工作效率,在优化用户体验、离线
优化。
不同类别的两棵 OPT 的根节点,如图 1( C) 所示。由于
2. 1 训练构建
某个根节点在断开连接弧之前可能与多个属于其他类
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
首先将候选数据库视为训练数据集并转化为某种
形式的特征向量集,基于某种距离度量指标建立相应
的特征空间;用户对空间内的初始给定样本进行类别
别的根节点相连,因此特征空间中可能存在不同 OPT
mum - path forest) 算法可同时在分类精度与速度上达
OPF 算法部署于智能分类等应用 [4] ,李宏林等 [5] 采用
等工业及科研领域 [4 - 6] 。沈龙凤等 [4] 描述了 OPF 算法
彩娥等 [6] 运用 OPF 算法改善人脸检索结果并优化以最
到较高性能 [1 - 3] ,被广泛部署于机器分类与相关反馈
域的相关反馈实例应用,为国内同行复现该算法并部
代自优化等优点。
署在不同应用领域提供有益借鉴。
2 算法原理与流程剖析
流程
1 相关研究
基于机器学习的分类技术被广泛应用于数据挖
掘、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域,
代表性技术主要有线性与逻辑回归、决策树、贝叶斯、
· 50·

蚁群算法求解带约束火焰切割路径优化问题

蚁群算法求解带约束火焰切割路径优化问题引言：火焰切割是一种常见的金属加工方式，它可以将金属板材按照需要的形状进行切割。

在实际生产中，为了提高效率和减少浪费，需要对火焰切割路径进行优化。

本文将介绍蚁群算法在带约束的火焰切割路径优化问题中的应用。

正文：1. 火焰切割路径优化问题在火焰切割过程中，如果不考虑路径规划，则可能会出现以下问题：①刀头频繁地停留或转弯；②刀头来回移动；③重复部分多、废料多等。

这些都会导致时间和成本上的浪费。

因此，在实际生产中，我们需要对火焰切割路径进行优化。

具体而言就是要找到一条最佳路线使得整个加工过程能够顺利完成，并且尽量减少废料和重复部分。

2. 蚁群算法蚂蚁走路时遵循着信息素轨迹寻找食物源并返回巢穴，在这个过程中逐渐增强了信息素轨迹上某些点之间联系的强度，并通过挥发机制调节信息素水平以达到全局搜索与局部搜索相结合、快速收敛于最优解等目标。

基于以上思想，Ant Colony Optimization（ACO）即蚁群算法被提出并广泛应用于求解各类组合优化问题。

其主要特点包括：①具有自适应性、鲁棒性和可扩展性；②可以处理大规模问题；③不依赖于启发式函数或者梯度下降方法等先验知识；④高效且易于理解实现等。

3. 带约束火焰切割路径优化问题由于受到设备限制、材质大小及形态限制等因素影响，在实际情况下通常存在着许多约束条件。

例如：不能超越边界线、不能与已经加工好的区域重叠等。

针对这种情况下带有约束条件的火焰切割路径优化问题，我们可以采用改进型 Ant System （AS）算法来求解。

该算法通过引入罚函数技术来保证满足所有约束条件，并使用两阶段策略来克服早期收敛缓慢和精确度低下等缺点。

4. 结论总之，在带有约束条件的火焰切割路径优化问题中采用改进型 AS 算法能够有效地求解最佳路线，并且可以保证满足所有约束条件。

未来随着计算机技术不断发展以及人们对智能制造需求日益增长，该方法必将得到更广泛地应用和深入探索。

数学建模—森林救火

数学建模—森林救火第一篇：数学建模—森林救火森林救火一、问题重述森林失火了！消防站接到报警后派多少消防队员前去救火呢？派的队员越多，森林损失越小，但是救援的开支会越大，所以需要综合考虑森林损失费和救援费与消防员人数之间的关系，以总费用最小来决定派出队员的数目，且消防队员的灭火速度与开始救火时的火势有关。

二、问题分析损失费通常正比于森林烧毁的面积，而烧毁面积与失火、灭火的时间有关，灭火时间又取决于消防队员的数量，队员越多灭火越快。

救援费既与消防队员人数有关，又与灭火时间长短有关。

记失火时刻为t=0,救火时刻t=t1,灭火时刻t=t2，时刻t森林烧毁面积为B（t）。

三、基本假设1.损失费与森林烧毁面积B（t2）成正比，比例系数c1为烧毁单位面积的损失费；2.从失火到开始救火这段时间（0~t1）内，火势蔓延程度dB/dt 与时间t成正比，比例系数β称火势蔓延速度；3.每个消防员的救火能力λ与到达时的火势b成反比，即消防员到达时火势越大消防员救火能力越小，不妨设λ(b)=λ`/(b+1)，其中λ`表示火势很小的时候一个消防队员正常的灭火能力，分母b+1是防止b→0时，λ→∞；4.派出χ名消防队员，开始救火以后（t>t1)火势蔓延速度降为β-λ(b)*χ,显然要有β5.每个消防队员单位时间的费用为c2,于是每个队员的救火费用是c2（t2-t1）；每个队员的一次性支出是c3;四、模型建立根据假设条件2，3，火势蔓延程度dB/dt在0≤t≤t1线性地增加，在t1≤t≤t2线性地减小。

dB/dt ~ t 的图形如图1所示。

图一记t=t1时dB/dt=b。

烧毁面积B（t2）为dB/dt在0~t2上的积分，恰是图中三角形的面积，显然有B（t2）=1/2*b*t2,而t2满足（1）于是（2）根据假设条件1，5，森林损失费为c1*B(t2),救援费为c2*χ*(t2—t1)+c3*χ，将（1），（2）代入，得到救火总费用为（3）C(χ)即为这个优化模型的目标函数。

基于时空网络模型的灭火救援路径优化方法

为了便于说明遗传算法的操作处理过程，这里给出一个具体的实例。
假设火灾救援现场有 2 个救援中心，那么这 2 个救援中心，分别用 1、2 两个数字进行表示。同时，现场发现了 15 个火情点都需要救援，延续救援中心的编码排列，那么从 3~17 这样 15 个数字分别表示 15 个火情点。按照遗传算法的第三步，随机生成一个救援路径的初始解，如图 2 所示。
生产与安全技术
2023 NO.7（下）中国新技术新产品
基于时空网络模型的灭火救援路径优化方法
管宁（青岛市崂山区消防救援大队，山东青岛 266000）
摘要：为火灾救援现场配置合理的灭火救援路径，是最大限度提高救援效率、提升救援效果的关键。该文以灭
火救援路径优化方法为核心研究内容，首先从救援时间和救援距离2个约束出发，构建灭火救援路径的时空网络
火情点的 19t 水量需求。
按照类似的方法，设定 10 组仿真案例，其救援路径的
优化效果见表 3。
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生产与安全技术
2023 NO.7（下）中国新技术新产品
表 3 10 组仿真案例的救援路径优化结果
仿真案例序号第一组第二组第三组第四组第五组第六组第七组第八组第九组第十组
径的长度，单位是公里。从图中的结果可以看出，经过该
文方法提出的优化模型获得的救援路径优化结果，10 组案
例的路径长度都有明显缩短，从而提升了救援效率。
4 结论
火灾仍然是生产生活的重要威胁，如果处理不当或救援不及时将导致重大的生命和财产损失。该文中以灭火救援路径优化方法为核心研究内容，首先从救援时间和救援
量需求；消防车 3 的灭火救援路径是火情点 16，可以满足 1

森林火灾地面扑救的最佳路线的计算

森林火灾地面扑救的最佳路线的计算
秦向东;李松;林其钊
【期刊名称】《火灾科学》
【年(卷),期】2004(013)004
【摘要】建立了森林火灾地面扑救方式(直接扑救、间接扑救和平行扑救)的最佳扑救路线的数学模型,设计了模型的计算机数值求解算法.给出了匀速扩张的椭圆形火场的一个算例,从其计算结果中导出的一些实用的结论与以往用解析方法得到的结论是一致的,以此初步验证了模型的有效性.
【总页数】6页(P235-240)
【作者】秦向东;李松;林其钊
【作者单位】中国科学技术大学,热科学和能源工程系,合肥,安徽,230026;中国科学技术大学,热科学和能源工程系,合肥,安徽,230026;中国科学技术大学,热科学和能源工程系,合肥,安徽,230026
【正文语种】中文
【中图分类】TK121
【相关文献】
1.计算机模拟森林火灾扑救教学系统的开发思路 [J], 赵志坚
2.扑救森林火灾常用地面灭火机械装备使用方法 [J], 朴金波
3.艰难的扑救实践有益的成功范例——安宁"3·29"重大森林火灾扑救情况报告 [J], 孔垂柱
4.高山峡谷森林火灾扑救战术及防治方法研究——以兰坪县森林火灾扑救战术及防
治方法为例 [J], 程静君(文/图)
5.扑救高原山地重大森林火灾的成功范例——安宁“3·29”重大森林火灾扑救工作掠影 [J], 杨云锦;黄甫则;万国富;钟耀军
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灭火救援最优路径算法探究

灭火救援最优路径算法探究梁溪【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2013(000)020【摘要】In order to solve the question that the fire engine response is not fast enough in the urban fire fighting and rescue system,this paper proposes a optimal path algorithm for fire fighting and rescue work. The algorithm proposes three optimization on the basis of the classical Dijkstra algorithm.The wasting of time and space caused by calculating a large number of useless nodes can be solved through limiting the searching area.And the optimization of storage structure can save a lot of storage space.Finally,this paper puts forward the bidirectional search rules,the rules reduce the number of links, improve the efficiency of searching for the optimal path effectively .%为解决城市消防灭火救援系统中消防车出警不够迅捷的问题，本文提出了一种灭火救援最优路径算法。

该算法在经典Dijkstra算法的基础上，提出了三点优化。

通过搜索区域的限定可以解决大量无用结点参与计算带来的时间和空间的浪费问题，同时优化存储结构可节省大量的存储空间，最后，提出了双向查找规则，该规则减少了链接数量，有效地提高了寻找最优路径的效率。

森林救火数学建模

森林救火模型摘要：当森林失火的时候，我们都会派出消防队员进行救火，但是如何指派才能使火灾造成的损失和救援的开支都最小呢？此时就可以归结到我们经常会用数学语言表示相应的对象，做出合理假设，利用数学运算，找到相应变量间的关系。

关键字：森林救火；模型优化一、问题重述森林失火了，消防站接到火警后，立即决定派消防队员前去救火.一般情况下，派往的队员越多，火被扑灭的越快，火灾所造成的损失越小，但是救援的开支就越大；相反，派往的队员越少，救援开支越少，但灭火时间越长，而且可能由于不能及时灭火而造成更大的损失，那消防站应派出多少队员前去救火呢？二、问题分析如题中所述，森林救火问题与派出的消防队员的人数密切相关，应综合考虑森林损失费和救援费，以总费用最小为目标来确定派出的消防队员的人数使总费用最小.救火的总费用由损失费和救援费两部分组成.损失费由森林被烧毁的面积大小决定，而烧毁面积与失火、灭火（指火被扑灭）的时间（即火灾持续的时间）有关，灭火时间又取决于参加灭火的队员的数目，队员越多灭火越快.救援费除与队员人数有关外，也与灭火时间长短有关.救援费可具体分为两部分：一部分是灭火器材的消耗及消防队员的薪金等，与队员人数及灭火时间均有关；另一部分是运送队员和器材等一次性支出，只与队员人数有关。

在建立数学模型之前，需要对烧毁森林的损失费、救援费及火势蔓延程度作出合理的假设.三、模型假设1、森林中树木分布均匀，而且火灾是在无风的条件下发生的；2、损失费与森林烧毁面积2Bt 成正比，比例系数为1C ，即烧毁单位面积的损失费为1C ；3、从失火到开始救火这段时间内，火势蔓延程度与时间t 成正比，比例系数为β，称之为火势蔓延速度，即4、派出消防队员x 名，开始救火以后（），火势蔓延速度降为（线性化），其中可视为每个队员的平均灭火速度，且有：因为要扑灭森林大火，灭火速度必须大于火势蔓延的速度，否则火势将难以控制；5、每个消防队员单位时间费用为2C （包括灭火器材料的消耗及消防队员的薪金等），救火时间为21t t -，于是每个队员dB dt1,0;dB t t t dtβ=≤≤1t t ≥x βλ-xβλ<λ的救火费用为221()C t t -；每个队员的一次性支出为3C (运送队员、器材等一次性支出).四、符号说明五、建立模型总费用由森林损失费和救援费组成.由假设2，森林损失费等于烧毁面积B （t 2）与单位面积损失费C 1的积，即C 1B (t 2)；由假设5，救援费为C 2x (t 2-t 1)+C 3x ，因此，总费用为由假设3，4，火势蔓延速度在内线性地增加，t 1时刻消防队员到达并开始救火，此时火势用b 表122213()()()C x c B t c x t t c x=+-+dB dt10t t ≤≤示，而后，在内，火势蔓延的速度线性地减少（如下图）即因而有烧毁面积为恰为图中三角形的面积. 由b 的定义有，于是12t t t ≤≤1212,0()(),,t t t dB x t t t t t dt βλβ≤≤⎧=⎨--≤≤⎩121,bb t t t x βλβ=-=-22201()2t dBB t dt bt dt ==⎰121()()b t x t t βλβ==--所以其中只有派出的消防队员的人数是未知的.问题归结为如下的最优化问题：这是一个函数极值问题。

森林防火性能化设计方法

浅议森林防火性能化设计方法摘要：根据消防工程、森林防火的原理和方法，参照建筑防火性能化设计方法，结合我国的森林防火现状，提出了森林防火性能化设计方法。

将性能化设计理念融入到森林防火设计中有利于提高我国的林火管理水平。

关键词：森林防火；性能化设计；林火行为引言：森林火灾是在时间和空间上失去控制、超过一定面积、造成一定损失的森林燃烧现象。

由于自然和历史的原因，我国森林火灾频繁发生，是世界上森林火灾危害最严重的国家之一。

1987年大兴安岭特大森林火灾发生后，国家加强了对森林防火的投入，使我国的森林防火研究与实践在深度和广度上都取得了较大的进展，特别是随着一系列规章制度、规范和行业标准的实施，我国的森林防火工作逐步向管理规范化方向迈进。

与城市消防相比，我国的森林防火具有防护面积大、投入少、科技含量低、管理粗放等特点。

随着林业六大工程的实施，林内可燃物大量积累，森林防火面积大幅度增加，加上全球气候变暖带来的不利影响，我国森林防火面临的形势十分严峻。

1性能化防火设计概述与传统的“处方式”防火设计方法相比，性能化防火设计方法具有以下优势：①有利于建筑防火设计中为达到安全目标而充分发挥设计人员的主观创造性；②有利于新思维、新技术、新工艺、新材料、新设备的发展与及时推广应用；③有利于各项防火技术的优化组合和总体防火效果的发挥；④有利于保险部门参与建筑的消防工作；⑤性能化设计思想强调建筑物消防设计的整体性，综合考虑消防设计的各个技术要素，有助于消防设计科学化、合理化和成本效益最优化；⑥性能化防火设计必须要预设火灾场景，可以为设计者、消防监督部门及公众提供一个较好的交流平台；⑦有利于设计规范和标准的国际化。

建筑性能化防火分析与设计己成为国际上一个势在必行的发展趋势。

从20世纪70年代出现性能化防火设计思想的萌芽，短短的30年，这种思想己经发展成为国际上火灾科学研究的一个热点。

英国是最早提出采用性能化防火设计的国家，在1985年就开始编制有关性能化防火设计规范。

蚁群算法求解带约束火焰切割路径优化问题

蚁群算法求解带约束火焰切割路径优化问题王祥雒;范刚龙;杨春蕾【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)023【摘要】The path optimization for flame cutting has two primary objectives: shortening the cutting path and reducing the thermal error caused by improper path planning. Thermal deformation constraints are quantified by dynamically defining the pierce points set, which can be determined through position relations between parts. Dummy nodes are added in the distance matrix, the cutting path planning problem can be transformed to dynamic TSP. The method for expanding solution space under thermal deformation constraint and the strategy about bidirectional updating of trail pheromones is presented based on ant colony algorithm. Experimental results show that the scale of TSP is restricted efficiently and better solutions can be obtained. It is feasible to optimize the flame cutting path under thermal deformation constraint.%火焰切割路径优化的主要目的是控制切割路径不当引起的热变形误差并对路径长度寻优.通过零件位置关系动态定义切割过程中的可选打孔点集合,将热变形约束条件量化；引入虚拟结点并定义距离矩阵,将路径规划转化为动态描述的TSP问题；基于蚁群算法提出约束条件下增大解空间的方法和信息素更新策略.实验结果表明,改进后的蚁群算法能够有效控制问题的规模并且得到更高质量的解,对热变形约束条件下的数控火焰切割路径优化有较好的效果和实用性.【总页数】5页(P239-243)【作者】王祥雒;范刚龙;杨春蕾【作者单位】洛阳师范学院信息技术学院,河南洛阳471022;洛阳师范学院信息技术学院,河南洛阳471022;河南科技大学电子信息工程学院,河南洛阳471000【正文语种】中文【中图分类】TP301【相关文献】1.一种求解连续空间约束优化问题的蚁群算法 [J], 焦留成;邵创创;程志平2.改进的蚁群算法求解连续函数约束优化问题 [J], 王君;肖菁;张军3.一种有效混合量子进化算法求解带容量约束的车辆路径优化问题 [J], 曹高立;胡蓉;钱斌;吴丽萍4.军事定向越野路径优化问题建模及混合蚁群算法求解 [J], 王书勤;黄茜5.求解带能力约束车辆路径优化问题的改进模拟退火算法 [J], 尚正阳;顾寄南;王建平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于分层分析算法的实时最优消防应急救援路径算法

一种基于分层分析算法的实时最优消防应急救援路径算法李超鹏【摘要】针对现有消防应急救援算法未充分考虑路网中不同路段的畅通度、道路规格、交叉路口数量以及路网动态变化等因素,提出了一种实时的分层分析算法计算最优路径.首先利用层次分析法对道路的权重进行综合判定,然后使用局部规划技术应对突发事件,修正全局路径,保证车辆行驶时间最短,最后使用MapInfo建立电子地图,以山西省太原市城区范围为原型,计算某单位发生火灾或抢险救援的实例.实验结果表明,该算法可以有效解决动态最优路径问题,同时实际应用证明该算法有效可靠.【期刊名称】《武警学院学报》【年(卷),期】2013(029)008【总页数】4页(P21-24)【关键词】应急救援;层次分析;实时路况;最优路径【作者】李超鹏【作者单位】太原市消防支队,山西太原030024【正文语种】中文【中图分类】D631.6随着我国社会经济的快速发展，城市规模迅速扩大，各类型火灾发生频率逐渐增大，这直接威胁人民群众的生命财产安全。

消防救援作为社会的保障力量，能否及时到达火灾发生地点实施救援至关重要，因而救援路径的选择是关键。

目前典型的消防救援路径选择算法是Dijkastra算法及其改进算法［1－4］，这些算法适用于距离是衡量路线优劣惟一标准的情况，这就要求路网畅通度好，道路规格较高及较少的交叉路口等［5］。

但是在实际的救援工作中，路网中不同路段的畅通度，道路规格及交叉口数量差别很大，而且路网是动态变化的，经常会发生由于无法预测的因素延误应急救援力量到达被救援地点的时间，影响救援效果，造成不必要的人员伤亡或经济损失。

本文提出了一种实时的分层分析算法计算最优路径。

该方法不仅考虑了路网中不同路段的畅通度、道路规格及交叉路口数量等因素，同时还充分考虑路网状态实时变化，使用局部规划技术应对突发事件，修正全局路径，保证车辆行驶时间最短。

实验结果表明，该算法可以作为应急救援路径选择的依据，同时实际应用证明该算法有效可靠。