本文關鍵詞：高層建筑人員疏散的蟻群算法數(shù)學模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

國家標準研究所（NIST：National Institute of Standards and Technology）建筑火災研究實驗室（Building and Fire Research Laboratory）開發(fā)的模擬火災流體運動的流體動力學計算軟件FDS（Fire Dynamics Simulator），在Microsoft Windows 7.0下進行了模擬仿真，獲得了較好結果，說明本文算法具有可行性和有效性。
　　3結語
　　 當發(fā)生災難時，現(xiàn)實情況異常復雜，逃生的時間更是爭分奪秒。本文的工作只是進行了理論上的仿真，距離真實環(huán)境的模擬尚有距離，如何提出更為有效、更貼近現(xiàn)實環(huán)境的疏散策略，是下一步研究的重點。
　　參考文獻參考文獻：
　　\[1\]劉文碩.高層建筑火災疏散方案研究［D］.北京：北京郵電大學，2012.
　�。�2］曹樹剛，王延釗，盧華瑋.高層建筑人員疏散的蟻群算法數(shù)學模型［J］.重慶大學學報：自然科學版，2007,30（12）：4750.
　　［3］RAHMAN A, MAHMOOD A K.Feasible route determination using ant colony optimization in evacuation planning［C］.In:Proceedings of IEEE 5th Student Research and Development.Selangor,Malaysia:IEEE,2007：16.
　�。�4］YANG B,WANG C,HUANG H,et al. A multiagent and PSO based simulation for human behavior in emergency evacuation［C］.In:Proceedings of IEEE Computational Intelligence and Security.Harbin,China:IEEE,2007：295300.
　�。�5］金曦,姜治宇,張雪,等.重特大事故人員疏散算法設計及系統(tǒng)實現(xiàn)［J］.東北大學學報：自然科學版，2013,34（10）：13921395.
　�。�6］沈繼紅，王侃，李璞.基于改進蟻群算法的船舶人員疏散問題研究［J］.控制工程，2013,20（5）：882886,890.
　�。�7］KARABOGA D，BASTURK B. A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization:artificial bee colony (abc) algorithm［J］.J of Global Optimization,2007,39(3):459471.
　�。�8］XUEYAN LU，YONGQUAN ZHOU.A novel global convergence searching algorithm:bee collecting pollen algorithm［C］.The 2008 Forth International Conference on Intelligent Computing (ICIC 2008)，LNAI 5227，2008:518525.
　�。�9］雷秀娟，田建芳.蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡的蜂群信息流聚類模型與算法［J］.計算機學報，2012,35(1)：134145.
　　［10］林金輝，曹鐘，徐大林.受粒子群和差分進化啟發(fā)的人工蜂群算法［J］.計算機應用，2013，33(12):35713575.
　�。�11］趙嶷飛，朱瀟，王紅勇.終端區(qū)飛機排序的人工蜂群算法［J］.科學技術與工程，2013,13（31）：92589262.
　�。�12］李翠，紀峰，吳仰玉，等.基于二次插值的人工蜂群算法［J］.科學技術與工程，，2013,13（20）：58195824.

  本文關鍵詞：高層建筑人員疏散的蟻群算法數(shù)學模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。