基于遗传算法的多目标电梯紧急疏散问题

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文件名称：基于遗传算法的多目标电梯紧急疏散问题
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更新时间：2021-05-06 11:58:04
电梯辅助疏散技术 多目标优化 遗传算法 (超)高层建筑高度的增加, 使得人们仅通过楼梯间疏散的时间显著增加. 电梯技术的提高使得在发生突发事件时使用电梯辅助疏散技术成为可能, 这样可以极大提高建筑中人员疏散效率和安全性. 仅考虑疏散时间最短的单电梯紧急疏散调度问题(Single Elevator Scheduling for Emergency Evacuation, S-ESEE)已经被证明是NP难问题, 但模型中未考虑电梯数量的限制. 本文提出一种最小化疏散时间和往返次数的多目标模型, 并采用遗传算法计算避免陷入局部最优解, 并且为节省运算时间将人群数量、电梯停靠损失等固定值单独计算, 通过增加电梯停靠约束降低算法时间复杂度. 通过数值分析结果表明: 在楼层数较少时, 两种算法差别不大; 但随着疏散楼层数量的增加, 本文算法可以获得更优解.