基于改进粒子群优化算法的人员疏散问题研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·紧急疏散问题的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·粒子群算法在国内外的研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要研究的内容 | 第14-15页 |
| 2. 智能优化算法综述 | 第15-21页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·遗传算法 | 第15页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第15-16页 |
| ·蚁群算法 | 第16-17页 |
| ·模拟退火算法 | 第17页 |
| ·人工免疫算 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络 | 第18页 |
| ·蛙跳算法 | 第18-19页 |
| ·粒子群优化算法 | 第19-21页 |
| 3. 基于粒子群算法的火灾人员疏散研究 | 第21-29页 |
| ·粒子群算法的概念 | 第21-25页 |
| ·标准粒子群算法的基本原理 | 第21-22页 |
| ·粒子群算法实现的步骤 | 第22页 |
| ·改进粒子群算法的由来 | 第22-23页 |
| ·粒子群算法的改进策略 | 第23-24页 |
| ·改进粒子群智能优化算法的基本流程图 | 第24-25页 |
| ·火灾中人员疏散模型 | 第25-29页 |
| ·突发火灾人员疏散行为分析 | 第25-27页 |
| ·问题假设 | 第27页 |
| ·符号说明 | 第27页 |
| ·模型的建立 | 第27-29页 |
| 4. 模型构造与案例分析 | 第29-41页 |
| ·单层单出口与多出口人员疏散问题 | 第29-34页 |
| ·单层单出口建筑物人员疏散模型 | 第29-31页 |
| ·单层多出口建筑物人员疏散 | 第31-34页 |
| ·多层多出口建筑物人员疏散 | 第34-39页 |
| ·模型分析 | 第34-35页 |
| ·模型建立 | 第35-39页 |
| ·应急处理 | 第39-41页 |
| 5. 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·总结 | 第41页 |
| ·本文的不足之处 | 第41页 |
| ·展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 作者简介 | 第47-48页 |
