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题名高层建筑电梯辅助人员疏散调度策略研究
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作者
王巧
宋丹丹
何姗姗
陈娟
王金伟
马剑
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机构
西南交通大学交通运输与物流学院
西南交通大学地球科学与工程学院
重庆市住房和城乡建设技术发展中心
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出处
《安全与环境学报》
北大核心
2025年第6期2320-2329,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(72104205,71871189)
四川省科技创新项目(2024YFHZ0345)
重庆市建设科技计划项目(城科字2022第5-8号)。
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文摘
突发火灾情况下高层建筑人员疏散困难,使用电梯辅助疏散的策略开始受到广泛关注。为研究最优电梯调度策略,构建了基于深度强化学习的电梯调度策略优化模型。首先,考虑电梯停靠次数与往返疏散次数对疏散时间的影响,构造深度强化学习奖励函数和优化目标函数;然后,构建高层建筑电梯辅助疏散仿真模型,开展不同疏散楼层、人员数量、电梯容量条件下的模拟计算,训练深度强化学习模型,获取电梯调度的价值优先策略;最后,对比分析传统的人数优先、顶层优先、时间优先与提出的价值优先电梯调度策略。结果表明:乘梯比例影响高层建筑整体疏散时间,在相同乘梯比例下,采用价值优先策略可以有效提升疏散效率;顶层优先、人数优先、时间优先策略中楼梯疏散时间大于电梯疏散时间,而价值优先策略中电梯、楼梯疏散时间相近,整体疏散时间最短。研究可为高层建筑电梯辅助疏散策略的制定提供理论基础和分析工具。
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关键词
公共安全
高层疏散
电梯
调度策略
深度强化学习
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Keywords
public safety
high-rise building evacuation
elevator
dispatching strategies
deep reinforcement learning
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分类号
X913.4
[环境科学与工程—安全科学]
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