《表2 遗传算法的参数设置》

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《遗传算法与行人疏散模型结合的建筑出口优化》

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疏散出口的布局优化问题具有非线性的特点，本文建立基于遗传算法与行人运动仿真模型的双层优化框架，计算获取最有利于人员疏散的出口布局策略。上层模型利用遗传算法构建疏散出口布局的优化模型，输出不同条件下出口位置的备选集合，输入到下层行人运动仿真模型中，用人群疏散动力学过程的模拟结果替代传统遗传算法中的适应度函数，评估不同出口布局染色体下的适应度值，从而引导随机搜索的方向。其中遗传算法部分采用实数编码方式，染色体长度等于决策变量的个数，本文根据空间布局的不同，取出口位置的横坐标或纵坐标为染色体的组成部分，遗传算法的参数设置如表2所示。