| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 安全疏散研究进展 | 第11-13页 |
| 1.3.2 地铁站人员疏散研究进展 | 第13-14页 |
| 1.3.3 蚁群算法研究进展 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第15-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第17-19页 |
| 2 蚁群算法基本原理 | 第19-27页 |
| 2.1 蚁群算法概述 | 第19-22页 |
| 2.1.1 蚁群算法的基本原理 | 第19-21页 |
| 2.1.2 蚁群算法的数学模型 | 第21-22页 |
| 2.2 人员疏散模拟算法的选取 | 第22-24页 |
| 2.2.1 粒子群算法的优劣势分析 | 第22-23页 |
| 2.2.2 模拟退火算法的优劣势分析 | 第23-24页 |
| 2.2.3 遗传算法的优劣势分析 | 第24页 |
| 2.2.4 蚁群算法的优劣势分析 | 第24页 |
| 2.3 蚁群算法中各参数对算法的影响 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 地铁站人员疏散影响因素分析 | 第27-41页 |
| 3.1 地铁站人员特性对疏散的影响 | 第27-29页 |
| 3.2 地铁站人员疏散行为特征 | 第29-31页 |
| 3.2.1 一般性人员疏散行为 | 第29-30页 |
| 3.2.2 特殊性人员疏散行为 | 第30-31页 |
| 3.3 地铁站火灾产物对人员疏散的影响 | 第31-37页 |
| 3.3.1 火灾产物特性分析 | 第31-37页 |
| 3.3.2 火灾产物对人员疏散的影响 | 第37页 |
| 3.4 地铁站人员安全疏散评价关键指标 | 第37-40页 |
| 3.4.1 人员所需安全疏散时间RSET | 第38-39页 |
| 3.4.2 人员可用安全疏散时间ASET | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 地铁站人员多目标疏散模型构建 | 第41-52页 |
| 4.1 地铁站人员多目标疏散模型的内涵 | 第41-42页 |
| 4.1.1 最小化总疏散时间 | 第41页 |
| 4.1.2 最小化总疏散距离 | 第41-42页 |
| 4.1.3 最小化疏散拥挤度 | 第42页 |
| 4.2 地铁站人员多目标疏散的蚁群算法参数优化 | 第42-45页 |
| 4.3 地铁站人员多目标疏散的模型构建 | 第45-51页 |
| 4.3.1 蚁群算法不同疏散策略的优化 | 第45-47页 |
| 4.3.2 计算机模拟的数学模型构建 | 第47-50页 |
| 4.3.3 地铁站人员多目标疏散模型的实现流程 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 地铁站人员多目标疏散优化模型的实例分析 | 第52-62页 |
| 5.1 实例各条件的初始化设置 | 第52页 |
| 5.2 实例分析及疏散方案优化 | 第52-59页 |
| 5.3 提高地铁站人员疏散成功率的安全对策 | 第59-61页 |
| 5.3.1 针对人员特性对疏散过程影响问题的安全对策 | 第59页 |
| 5.3.2 针对火灾产物对疏散过程影响问题的安全对策 | 第59-60页 |
| 5.3.3 针对地铁站安全管理问题的安全对策 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 结论 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 硕士研究生学习阶段主要科研成果 | 第70页 |