(华北理工大学 河北 唐山 063210)

引言

近年来，在我国经济迅速发展，城市化进程不断推进的背景下，我国的建筑行业迅速崛起，城市的基础设施愈加完善，中高层建筑、超高层建筑耸立，室外交通网络也越来越复杂，城市灾害也愈加频发。

在公共建筑中，校园建筑作为一种具有特殊功能的建筑，若遇到突发的灾害事故，容易对生命财产造成巨大损失，对社会引起重大负面影响。近些年来，我国教育事业蒸蒸日上，高校师生人数呈上升趋势，人员密度也越来越大，在此背景下，校园建筑的应急疏散问题越来越受到关注。

一、校园疏散特点

与传统应急疏散相比，校园疏散具有以下特点：

1.在时空分布上，人员相对集中，并具有一定的规律性。利用课表等相关信息，可以迅速的统计出人员的分布状况，从而为学校人员提前规划疏散路径，避免盲目疏散。

2.校园中具有突出的人车混行特征。在校园中包括教学楼、礼堂、食堂等建筑，广场、操场等空旷地区，校园内道路等，在应急疏散时，学生会借助可以利用的所有交通方式。校园中的路网是允许人车混合通行的，因此，在应急疏散的过程中，具有显著的人车混行特点。

3.校园疏散具有小团体性。在校园中由于存在系和班级，会在疏散过程中表现出小团体性，班长或辅导员可以给予一定的指引，便于规划疏散路径。

4.在校园建筑的疏散中，学生具有比较高的关注度，年龄又普遍较低，对应急疏散过程也会有一定影响。

针对上述特征，传统意义上制定疏散方案的方法是通过定期进行疏散演练来达到的，在疏散演练的过程中，不仅可以对被疏散人员增加相应的疏散经验和应急技能，还可以通过分析疏散过程中的数据与问题，为制定和调整疏散方案提供参考。这种方式虽然可以科学合理的制定出高效的疏散方案，却会耗费巨大的人力物力[1]。

二、应急疏散路径规划方法

规划疏散路径，对复杂建筑发生突发事件时的快速疏散，具有指示作用。通过对国内外有关应急疏散路径规划方法的研究，发现在应急疏散路径规划方法上，主要应用蚁群算法、A＊算法、Dijkstra算法等进行路径规划，并针对路径规划方法提出了独特见解，对校园建筑的应急疏散研究奠定了基础。

Lim G J，Zangeneh S，Baharnemati M R(2012)在《A capacitated network flow optimization approach for short notice evacuation planning》中提出的多种类动态网络流问题规划是在时间为扩展的基础上，以寻找疏散范围内每一个节点上的疏散路径、流量和进度为目的。研究中在求解最优规划路径上采用Dijkstra算法，在求解最短路径上允许通过的最多逃生人员的可能数上采用Ford-Fulkerson算法[2]。此研究的独到之处在于认为疏散路径上的人员流量是恒定的模型假设上。

Mishra G，Mazumdar S，Pal A(2015)的《Improved Algorithm for The Evacuation Route Planning Problem》为解决SSEP问题，即单源单汇疏散路线计划问题，提出的改进算法，在对比CCRP算法，即能力约束路径规划算法后发现，此算法在疏散时间以及运行时间上都存在优势[3]。此研究解决了单源单汇问题，但是实际发生突发事件，对人员进行疏散是多源多汇问题，在以后的研究中应在单源单汇问题向多源多汇问题的转化上多做努力，使研究更加符合现实要求。

Cuesta A，Abreu O，Balboa A(2017)在《Real-time Evacua-tion Route Selection Methodology for Complex Building》中提出的实时决策方法是一种基于复杂建筑物内部选择最优疏散路径的方法，其目的是达到最短疏散时间，找到最安全的疏散路径。在对其有效性的评估中，将随机疏散模型与商业疏散模型STEPS做对比[4]。此研究在自动检测模型和危险传播模型上比较缺乏，是其不可忽视的缺点。

赵映杰[5](2012)的《虛拟逃生系统中路径规划技术的研究与应用》在改进A＊算法上利用了分级路径捜索方法，使得改进后的算法在搜索效率上有了提高，并将该算法在校园虚拟火灾逃生系统中进行应用。

华东师范大学的教授李响的团队在疏散过程的研究中考虑到疏散路径的拥堵情况，提出了一种应用于多层多出口的建筑物室内应急疏散路径计算方法。

李清泉、李秋萍、方志祥(2011)的《一种基于时空拥挤度的应急疏散路径优化方法》在疏散过程的研究中考虑到疏散路网随着疏散人员的移动可能会有拥挤堵塞现象发生，建立了一个拥堵衰减函数来描述疏散路网随着疏散时间的变化，可以提供实时疏散逃生路径给疏散人员，避免拥堵现象的发生。

对相关文献分析发现，在传统的应急疏散研究中，主要为单源单汇的疏散问题，但实际突发事件发生时的应急疏散是多源多汇问题，学者们在考虑实际的基础上，对应急疏散方法进行改进，使算法更符合实际；在人员疏散的过程中，拥挤堵塞现象普遍存在，研究中通过限定路径上的人员流量或建立与人员拥挤相关函数及模型，来避免拥挤堵塞现象的发生，保证疏散的顺利进行。

三、路径优化模型及其算法

路径优化模型及其算法是规划应急疏散路径的核心内容。国内外许多学者对于路径优化模型的研究投入了大量精力，对优化后的算法也进行了验证和模拟，对校园建筑应急疏散的研究与路径的优化提供了理论及帮助。

Khalid M N A，Yusof U K(2015)在《An artificial Immune Approach for Optimizing Crowd Emergency Evacuation Route Planning Problem》中提出的人群疏散模型，考虑了疏散人员个体之间的相互作用以及人群集体模式，并在求解ERP(应急路径规划)问题上采用人工免疫算法，在对进行模型评价后，利用各种实验对相关参数进行校准，以期使模型达到最佳效果[6]。

Duan P，Xiong S，Yang C[7](2016)的《Personalized route planning system based on Wardrop Equilibrium model for pedestrian-vehicle mixed evacuation in campus》所提出的关于校园应急疏散模型是一种以人车混合疏散为基础的个性化路线规划模型，该模型为了找到与系统均衡接近的最佳用户平衡，考虑了人车间混合疏散产生的拥挤和学生疏散过程中的实际因素。服务器在Wardrop均衡模型的基础上，计算出优化后的疏散路线，并通过智能移动终端引导人员进行撤离。为验证该算法可行，以武汉理工大学为例，应用该模型模拟应急疏散过程，最终证明该模型在指导现实疏散中具有科学依据。

何健飞、刘晓(2013)在《基于拥挤度的地铁应急疏散路径优化方法》中建立的应急疏散模型，是以地铁站为背景，考虑了疏散人群的服从度与拥挤度，该模型首先生成的分配方案是采用的前k条最短路径算法，而后在对每个疏散个体规划新的路径进行疏散时采用改进的拍卖算法，在疏散过程中运用此模型后的，疏散人员之间的拥挤程度得到了降低，疏散效率得到了提高[8]。该模型在算法上具有较低的复杂程度且易被跟踪的最短路径的优点。

董崇杰、刘毅、彭勇(2016)在《改进布谷鸟算法在人群疏散多目标优化中的应用》中将布谷鸟搜索算法所存在的不足与差分进化法进行整合，提出的改进后的布谷鸟搜索算法是以差分进化法为基础，并在此算法的基础上建立了以拥挤度、疏散时间以及总路径长度为基础指标的人群疏散多目标模型[9]。

彭华、李引擎，孙旋(2010)的《疏散过程中的路径规划与多出口选择》所提出的多出口选择模型是一种存在相应约束条件的疏散模型，此模型利用加权法将复杂的多目标问题转变为简略的单目标问题，所用的算法从导航点数量、人员半径以及路径长短等方面进行考虑，解决了目标点与导航点的连接仍然相交于威胁区域情形下的路径规划问题[10]。

对相关研究分析发现，在疏散的过程中，考虑到疏散人员的社会行为和社会现象以及校园环境下的人车混行特点，使建立的疏散路径模型更加符合实际；在考虑疏散人群拥挤度的基础上，建立疏散路径优化模型，有效改善疏散过程中的拥挤堵塞现象，提高疏散的安全性。

四、结论

近年来，随着城市灾害的频繁发生，对建筑物的应急疏散研究也越来越多。通过对国内外有关应急疏散路径及优化的发展和现状的研究，可以看出国内外对大型建筑或公共建筑突发事件下的应急疏散方面的研究已逐渐成熟，并有不少研究成果，但还是在火灾或地震等单一灾害发生下的研究较多；在国内外的研究中，利用智能优化算法建立科学有效的疏散模型，对被疏散人员进行高效的疏散，这些成果为研究校园建筑在发生突发事件时制定合理有效的应急疏散方案提供了基础。