Resumen

El problema de optimización de rutas de evacuación multiobjetivo se define para encontrar las rutas de evacuación óptimas para un grupo de evacuados bajo múltiples objetivos de evacuación. Para mejorar la eficiencia de la evacuación, abstraemos la zona de evacuación como una red de campo potencial superpuesta (SPFN), y presentamos el algoritmo ACO basado en SPFN (SPFN-ACO) para resolver este problema basándonos en el modelo propuesto. En el caso del Centro Deportivo de Wuhan, comparamos el algoritmo SPFN-ACO con el algoritmo HMERP-ACO y el algoritmo ACO tradicional bajo tres objetivos de evacuación, a saber, el tiempo total de evacuación, la longitud total de la ruta de evacuación y el grado de congestión acumulado. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo SPFN-ACO tiene un mejor rendimiento en comparación con el algoritmo HMERP-ACO y el algoritmo ACO tradicional para resolver el problema de optimización de rutas de evacuación multiobjetivo.

• Materias:Sistema nervioso Neuronas Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Imagen por resonancia magnética
• Subjects:Nervous systems Neurons Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Magnetic resonance imaging
• Palabras claves:algoritmo aco, optimización de la ruta de evacuación, algoritmo aco tradicional, problema de optimización de la ruta, spfn, objetivos ruta de evacuación, objetivos múltiples de evacuación, caso del centro deportivo, red de campo potencial, algoritmo aco basado
• Keywords:aco algorithm, evacuation route optimization, traditional aco algorithm, route optimization problem, spfn, objectives evacuation route, multiple evacuation objectives, sports center case, potential field network, based aco algorithm