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Simulating Optimal Flood Evacuation Using Heuristic Algorithms and Path-Choice Behaviors
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AI
DOI：10.1016/j.simpat.2025.103167.png)
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摘要
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在洪水应急救援场景中，有效的路径规划对于确保及时疏散并最小化安全风险至关重要。传统的路径规划算法通常优先考虑最短或成本最低的路径，可能忽视安全因素。为解决此局限性，本研究引入了一种基于行为的A*（A*）算法改进方法，专门针对疏散场景设计。采用元胞自动机（CA）环境来解决传统A*算法面临的常见挑战，包括路径效率低下、距离过长以及处理动态洪水环境的困难。本研究的关键创新在于通过整合深度敏感感知（DSP）优化启发式函数，该函数通过在路径选择过程中基于实时水深评估优先选择更安全的路径，直接影响疏散行为。在多样化洪水场景下的实验结果表明，优化后的A*算法显著优于传统A*和Dijkstra算法，探索节点数分别减少90.06%和93.13%，降低安全风险，并将计算时间分别缩短87.65%和88.06%。这些发现验证了深度敏感启发式函数在复杂洪水环境中提升疏散路径搜索有效性的作用。
期刊
IF:
4.6
论文数:
2.6K
被引数:
4.8K
机构
引用论文
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