在紧急情况下，火灾中的人员疏散速度是决定生死的关键因素之一。✨如何利用科技提升疏散效率？今天聊聊用Python实现的蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）来规划最优逃生路径！🌍蚂蚁觅食的行为启发了科学家们，它们通过释放信息素标记最佳路线。同样，在复杂建筑中，蚁群算法能模拟这种行为，找到从起点到安全出口的最短或最快路径。

算法的核心在于动态调整信息素浓度，模拟人员移动速度变化。🚶‍♀️例如，当某条通道被更多“虚拟蚂蚁”选择时，其信息素浓度增加，吸引更多人通行，从而形成高效疏散流。此外，还需考虑人群密度、出口数量等因素对疏散速度的影响。💡通过不断迭代优化，最终得到一条兼顾时间与安全性的理想路径。

这种方法不仅提高了疏散效率，还为建筑设计提供了科学依据。💡快拿起你的笔记本电脑试试吧！💻 智能疏散 Python编程 蚁群算法