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龙图腾网获悉常州大学申请的专利基于改进SWO的火灾逃生路径寻优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：CN119962778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510021348.7，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于改进SWO的火灾逃生路径寻优方法是由王鑫;潘赛虎;包涵;金立强;王雪;沈思彤;刘福庆设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进SWO的火灾逃生路径寻优方法在说明书摘要公布了：本发明涉及路径寻优技术领域，尤其涉及基于改进SWO的火灾逃生路径寻优方法，包括获取受困人员的位置、目标位置、障碍物位置和火灾位置；构建最优逃生距离的目标函数；构建改进SWO算法，采用自适应权衡因子率，自适应调整搜索策略，平衡全局搜索和局部开发能力；采用改进螺旋更新机制对蜘蛛蜂筑巢阶段的位置更新进行优化，为筑巢阶段的探索过程提供搜索方向。本发明解决SWO算法收敛速度和稳定性有待进一步提升的问题。

本发明授权基于改进SWO的火灾逃生路径寻优方法在权利要求书中公布了：1.基于改进SWO的火灾逃生路径寻优方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、获取受困人员的位置、目标位置、障碍物位置和火灾位置； 步骤二、构建最优逃生距离的目标函数； 步骤三、构建改进SWO算法，采用自适应权衡因子率，自适应调整搜索策略，平衡全局搜索和局部开发能力；采用改进螺旋更新机制对蜘蛛蜂筑巢阶段的位置更新进行优化，为筑巢阶段的探索过程提供搜索方向； 采用自适应权衡因子率改进SWO算法包括： 初始化种群数目N、最大迭代次数；受困人员当前位置、障碍物位置、目标位置和火灾位置； 构建权衡因子率TR，公式为： 式中，表示当前迭代次数；表示最大迭代次数；和分别表示当前种群数量和最大种群数量； 搜索阶段的蜘蛛蜂位置更新； 围追阶段的蜘蛛蜂位置更新； 筑巢阶段的蜘蛛蜂位置更新； 采用改进螺旋更新机制对蜘蛛蜂筑巢阶段的位置更新的公式为： 式中，表示当前生成的最优解，表示蜘蛛蜂当前的位置，表示动态调整参数；表示当前迭代次数；表示最大迭代次数；、和表示a，b，c三个随机蜘蛛蜂个体；、和表示[0,1]之间的随机数；U表示避免同位置筑巢的向量；表示[-2,1]之间的随机数； 判断是否达到最大迭代次数或者最优解，若不满足终止条件，则重复执行位置更新；若满足终止条件，输出最优火灾逃生路径。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人常州大学，其通讯地址为：213164 江苏省常州市武进区滆湖中路21号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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