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龙图腾网获悉湖南绍华信息科技有限公司申请的专利一种基于蚁群优化算法的智慧消防路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119043324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411148416.8，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于蚁群优化算法的智慧消防路径规划方法是由王伟胜;唐平;李强设计研发完成，并于2024-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蚁群优化算法的智慧消防路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于蚁群优化算法的智慧消防路径规划方法，包括S1、通过智慧消防系统实时收集火场现场的关键信息；S2、利用地理信息系统获取地形、建筑布局、道路和其他基础设施的详细数据；S3、使用蚁群优化算法，初始化路径搜索，其中算法模拟蚂蚁释放信息素以标记走过的路径；S4、根据收集到的实时数据，动态调整信息素的强度和衰减率，优化蚂蚁的路径搜索方向；S5、评估各条可行路径的安全性、速度和通行能力，选择综合评分最高的路径作为推荐救援路径；S6、应用机器学习技术分析历史路径选择数据，持续优化蚁群算法的参数设置和路径评价机制。本发明具备快速响应变化的环境、优化救援效率和安全性的优点。

本发明授权一种基于蚁群优化算法的智慧消防路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蚁群优化算法的智慧消防路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过智慧消防系统实时收集火场现场的关键信息，包括温度、烟雾密度、建筑结构完整性及周边交通网络状况；S2、利用地理信息系统获取地形、建筑布局、道路和其他基础设施的详细数据，并将这些数据传输至路径规划系统；S3、使用蚁群优化算法，初始化路径搜索，其中算法模拟蚂蚁释放信息素以标记走过的路径；S4、根据收集到的实时数据，动态调整信息素的强度和衰减率，优化蚂蚁的路径搜索方向；S5、评估各条可行路径的安全性、速度和通行能力，选择综合评分最高的路径作为推荐救援路径；S6、应用机器学习技术分析历史路径选择数据，持续优化蚁群算法的参数设置和路径评价机制；所述S6具体包括：S61、运用机器学习技术对历史救援任务的数据进行分析，从中识别模式并提取有用的信息，优化蚁群算法的参数和路径评价机制，模型根据救援成功率、路径选择效率以及环境因素的变化来调整： 其中，N是样本数量，yi是实际的救援效果评分，是预测的救援效果评分；S62、实现多目标优化，同时考虑路径的时间效率、安全性和资源利用率，通过设置权重和优先级来调整这些目标，并根据实时情况动态更新：Score＝α1·Et+β1·Es+γ1·Er；其中，Et、Es和Er分别代表时间效率、安全性和资源利用率的评分，α1、β1和γ1是对应的权重因子；S63、根据实时监测到的环境变化，系统会自动调整蚁群算法的信息素更新规则：τnew＝1-ρ·τold+Δτ； 其中，τold和τnew分别为更新前后的信息素浓度，ρ是信息素的蒸发率，Q是信息素增加的常数，Cost是路径成本评估。

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