摘要：在森林火灾防控领域，科学规划林火隔离带是关键举措之一。鉴于此，依托改进的蚁群算法，对林火隔离带进行动态规划，并致力于实现生态扰动最小化。研究通过参数自适应调节、信息素更新策略重构等实现算法创新；构建融合多维数据的火险态势模型进行多目标决策分析实现动态规划；建立生态扰动指标体系实现生态权衡。实验验证，该方法在防火、效率和生态保护方面展现出良好的性能，具有一定的实用性。

关键词：改进蚁群算法；林火隔离带；动态规划；生态扰动；最小化

中图分类号：D631.6" " " 文献标识码：A" " " "文章编号：2096-1227（2025）05-0007-03

森林火灾作为全球性自然灾害，对生态安全与人类生命财产安全造成严重威胁[1]。林火隔离带可以切断火源蔓延路径，是当前常用的有效防火手段之一。然而，传统林火隔离带规划方法大多基于静态数据规划，难以适应复杂多变的真实火险环境。蚁群算法源于对蚂蚁觅食行为的模拟，具有强大的全局寻优能力，在路径规划领域被广泛应用。本文采用改进后的蚁群算法，结合多维实时数据，开展林火隔离带动态规划与生态扰动最小化研究，旨在为林火防控提供更科学、高效的解决方案。

1 算法创新：优化蚁群算法赋能规划效能跃升

1.1" 算法参数自适应调节，突破传统收敛瓶颈

在传统蚁群算法中，如信息素挥发系数（ρ）、启发式因子（α、β）等参数常设定为固定值，在简化模型的同时也限制了算法在复杂环境中的表现[2]。固定参数难以适应真实火险态势频繁变化、地形结构复杂等现实情况，导致算法在搜索过程中陷入局部最优，影响最终路径质量。……