基于多智能体协同的洪涝灾害应急疏散路径规划研究

随着全球气候变化及城市化进程加速，洪涝灾害发生频率与强度显著增加，给人类生命财产安全带来严重威胁。如2023 年海河流域遭遇自1963年以来最大规模特大洪水，造成巨大损失。在洪涝灾害应急管理中，科学合理的疏散路径规划能高效引导受灾群众撤离至安全区域，最大程度减少人员伤亡与财产损失。传统疏散路径规划方法难以应对洪涝灾害的动态性与复杂性，多智能体协同技术为解决该问题提供新思路。多智能体系统通过多个智能体间的协作与交互，能实时感知环境变化并做出智能决策，在洪涝灾害应急疏散路径规划中具巨大潜力。以重庆为例，其境内江河众多，如长江、嘉陵江等，特殊地理与水文条件使其易受洪涝灾害影响。据统计，重庆部分年份因洪涝灾害受灾人口达数十万人，经济损失超亿元。因此，开展基于多智能体协同的洪涝灾害应急疏散路径规划研究，对提高重庆等易受灾地区应急管理能力、保障人民生命财产安全意义重大。

1 多智能体协同原理及优势

1.1 多智能体系统概述

多智能体系统由多个自主智能体组成，这些智能体通过通信、协作与竞争实现共同目标。智能体具自主性、交互性、适应性等特点，能根据环境信息自主决策并行动，通过与其他智能体交互调整行为策略。在洪涝灾害应急疏散中，可将受灾群众、救援车辆、避难场所等视为智能体，它们相互协作完成疏散任务。

1.2 多智能体协同在洪涝灾害应急疏散中的优势

多智能体协同能实时感知洪涝灾害动态变化，如洪水水位上升、淹没范围扩大等，及时调整疏散路径，提高应对灾害的及时性与准确性。通过智能体间的信息共享与协作，可优化疏散资源配置，如合理分配救援车辆与物资，提高疏散效率。多智能体系统能考虑不同受灾群众的个体差异，如行动能力、认知水平等，为其提供个性化疏散方案，提高疏散安全性与人性化程度。

1.3 相关理论基础

分布式人工智能理论为多智能体系统提供理论支持，研究如何将智能分布于多个智能体实现复杂任务求解。博弈论用于分析智能体间的协作与竞争关系，通过构建博弈模型确定智能体最优策略。此外，复杂系统理论有助于理解多智能体系统在洪涝灾害复杂环境下的自组织、自适应行为。

2 重庆水域特点及洪涝灾害分析

2.1 重庆水域地理特征

重庆地区水系发达，长江自西南向东北横贯全境，乌江、嘉陵江为南北两大支流，形成不对称的、向心的网状水系。长江在重庆市境内河长691千米，境内流域面积82370 平方千米，入重庆市境水量2769 亿立方米，出境水量4290 亿立方米。嘉陵江是长江水系中流域面积最大的支流，在合川区进入重庆，于渝中区朝天门汇入长江，重庆市境内河长 152 千米，境内流域面积9590 平方千米。乌江在酉阳龚滩进入重庆，于涪陵区市区东汇入长江，重庆市境内河长223 千米，境内流域面积15753 平方千米。

除了这些主要河流，重庆境内还有众多中小河流，流域面积大于 100平方千米的河流就有 275 条。这些河流的河道形态复杂多样，有分汊型河道，如重庆至长寿河段、江津至巴南等段，河道两岸为低山丘陵地貌，宽谷段与峡谷段相间；有河宽适中的单一弯曲河道，如万州至奉节段，河道主要流经较高的丘陵和山地；还有峡谷河道，如奉节至巫山段，两岸山坡陡峭。这种复杂的地理特征使得重庆在洪涝灾害发生时，洪水的演进路径和淹没范围难以准确预测，增加了应急疏散的难度。

2.2 重庆洪涝灾害发生规律及影响

重庆的洪涝灾害具有明显的季节性，主要集中在 5-9 月，这期间降水量占全年的大部分。受降水特征影响，地区分布不均匀，渝西地区普遍偏低，而在降水集中的区域，极易发生洪涝灾害。同时，重庆多年平均入境水量为3837 亿立方米，大量的来水在雨季时如果不能及时排泄，就会导致河水漫溢，淹没周边地区。

洪涝灾害对重庆的影响巨大。在人员伤亡方面，洪水的突然来袭可能导致来不及疏散的群众被洪水围困，造成生命危险。例如在一些地势低洼、人口密集的区域，如部分老城区，一旦发生洪涝，人员疏散困难，受灾风险极高。在财产损失方面，洪水淹没房屋、农田、工厂等，导致大量固定资产受损，农作物绝收，企业停工停产。据统计，每次严重洪涝灾害过后，重庆的直接经济损失都高达数亿元甚至更多。此外，洪涝灾害还会对基础设施造成严重破坏，如道路被冲毁、桥梁垮塌、电力和通信中断等，给后续的救援工作和恢复重建带来极大阻碍。

3 洪涝灾害应急疏散路径规划方法

3.1 考虑因素分析

洪水演进过程中，水位、流速、淹没范围随时间变化，直接影响疏散路径的可行性与安全性。需实时监测洪水动态，为路径规划提供准确数据。交通道路状况，如道路积水深度、通行能力、拥堵情况等，对疏散效率有重要影响。应综合考虑道路条件，选择最优疏散路线。受灾群众分布密度、年龄、性别、身体状况等差异，会导致疏散需求与能力不同。规划路径时需考虑人员特点，制定个性化方案。避难场所位置、容量、安全性等因素，决定了疏散目的地的选择。应根据避难场所情况，合理引导受灾群众前往。

3.2 路径规划算法

迪杰斯特拉（Dijkstra）算法是经典的最短路径算法，能在带权有向图中找到从源节点到其他节点的最短路径。在洪涝灾害应急疏散中，可将道路网络视为带权有向图，以洪水深度、交通拥堵程度等为权重，用该算法寻找初始疏散路径。A 算法是启发式搜索算法，通过估计节点到目标节点的距离，选择最有希望的节点进行扩展，提高搜索效率。在路径规划中，可结合洪水演进预测信息与交通状况，利用A 算法快速找到较优疏散路径。蚁群算法模拟蚂蚁觅食行为，通过信息素的更新与传播，引导蚂蚁找到最优路径。在多智能体协同路径规划中，各智能体可类比蚂蚁，通过信息交互与协作，共同寻找全局最优疏散路径。

3.3 模型构建与求解

构建洪水演进模型，基于二维浅水方程，考虑地形、降雨、河道特征等因素，模拟洪水演进过程，获取洪水淹没范围、水深、流速等信息。构建风险评估模型，从洪水危害程度、人口脆弱性、基础设施易损性等方面建立指标体系，评估不同区域的洪涝灾害风险。基于多智能体系统构建应急疏散路径规划模型，将受灾群众、救援车辆、避难场所等抽象为智能体，定义智能体属性、行为规则与交互方式。模型求解时，利用智能算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，对路径规划模型进行优化，得到最优疏散路径方案。

4 结束语

本文深入探讨基于多智能体协同的洪涝灾害应急疏散路径规划，阐述多智能体协同原理及优势，提出综合考虑多种因素的路径规划方法，构建基于多智能体的应急疏散路径规划模型，有效提高洪涝灾害应急疏散效率与安全性，为应急管理提供科学依据与技术支持。

参考文献

[1]商行，吴振峰.关于城市内河水域事故救援队伍建设的几点思考[C]//.2021 年度灭火与应急救援技术学术研讨会论文集.，2021：230-232.

[2] 罗阳洪. 急流水域事故应急救援方法研究[J]. 武警学院学报，2019，35（04）：41-45.

[3] 张伟. 急流水域孤岛被困事故救援方法[J]. 消防科学与技术，2015，34（12）：1664-1667.