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。

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（１．ＳｃｈｏｏｌＯｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＺｈｅｊｉａｎｇＡ＆ＦＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌｉｎ ’ ａｎ３１１３００，Ｚｈｅｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ；２．Ｓｃｈｏｏｌ
ｔｈｅｓｐｅｃｉａｌｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｐａｔｈａｎａｌｙｓｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｆｏｒｅｓｔｉｆｒｅｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎ．Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｔｒａｆｉｆｃｎｅｔｗｏｒｋｉｎｆｏｒｅｓｔａｒｅａ，ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｆａｃｔｏｒｓｏｆｆｏｒｅｓｔｉｆｒｅｐａｔｈａｎａｌｙｓｉｓｓｕｃｈａｓｒｏａｄｗｉｄｔｈ，ｍａｘｉｍｕｍｓｐｅｅｄｌｉｍｉｔ，ｉｎｅｖｉｔａｂｌｅａｎｄｉｇｎｏｒｅｄｒｏａｄｓ，ａｎｄｍａｋｉｎｇｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｆａｃｔｏｒｓａｓｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒ
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ＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅｏｆＬｏｎｇｑｕａｎＣｉｔｙ，Ｌｏｎｇｑｕａｎ３２３７００，Ｚｈｅｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｐａｔｈａｎａｌｙｓｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｆｏｒｅｓｔｉｆｒｅｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｓｉｔｓｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔａｎｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅ
这里包括最佳道路因子和最佳地点因子再根据最佳权值的方法来给这些因子选定最优权值然后根据实际道路中遇到的忽略地和必经地等因子的不同情况在传统的dijkstra算法的基础上融人多种约束条件从不同的角度多层次的判定计算通过路程时间最短的路径结点即为最优路径的结点
浙江农林大学学报，２０１３，３０（１）：７６—８２
ｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌａｎｄＲｅｓｏｕｒｃｅＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＺｈｅｊｉａｎｇＡ＆ＦＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌｉｎ ’ ａｎ３１１３００，Ｚｈｅｊｉａｎｇ，Ｃｈｉｎａ；３．Ｆｏｒｅｓｔ
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带约束条件的森林防火最优路径算法
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姜广宇ｌ１，徐爱俊，黄小银，邵建龙
３１１３００：３．浙江省龙泉市林业局，浙江龙泉３２３７００）
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（１．浙江农林大学信息工程学院，浙江临安３１１３００；２．浙江农林大学环境与资源学院，浙江临安
摘要：以森林防火中的路径分析算法为研究对象，针对森林防火中对路径分析算法的特殊要求，以Ｄｉｊｋｓｔｒａ最短路径算法为基础，对它们进行改进与优化。结合林区交通网络自身的特点，引入道路宽度、最大限速、必经地和忽略地等森林防火路径分析约束因子，并以此作为道路权值确定的依据，提出了带约束务件的森林防火最优路径算法。并给出详细的算法设计与实现。该算法符合森林防火的实际情况，能够在森林防火应急指挥与决策中发挥作
Ｏｐｔｉｍａｌｐａｔｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｆቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ０ｒｆｏｒｅｓｔｉｆｒｅｐｒｅｖｅｎｔｉｏｎｗｉｔｈｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ
ＪＩＡＮＧＧｕａｎｇｙｕ。，ＸＵＡｉｊｕｎ，ＨＵＡＮＧＸｉａｏｙｉｎ，ＳＨＡＯＪｉａｎｌｏｎｇ３
用。图２表２参１７关键词：森林保护学；森林防火；路径分析；约束条件；约束因子
中图分类号：￥７６２．２文献标志码：Ａ文章编号：２０９５．０７５６（２０１３）０１．００７６ — ０６