随着社会的不断发展与进步,现代建筑结构逐渐向大型化和复杂化发展,人们对消防安全愈加重视。作为消防系统中最重要组成部分的应急疏散系统也随之得到迅速的发展。然而传统的静态疏散系统指示路径较为固化,不能反馈火灾实时信息,有时错误的指示信息甚至会将人群引向火灾严重区域造成重大的人员伤亡。因此能根据火灾实时信息,智能规划疏散路径的火灾应急疏散智能系统应运而生。疏散路径规划是火灾应急疏散智能系统的核心技术之一,优良的逃生路径能够缩短逃生时间,提高逃生效率,降低人员和财产损失。本文首先对火灾疏散影响因素,火灾应急疏散智能系统架构和常用路径规划算法进行了简单介绍,针对火灾应急疏散智能系统中导向标志和疏散示意图的路径规划特点改进了两种路径规划算法。依据导向标志路径规划特点采用了多起点多出口的改进双向A~*算法。通过结合火场实时信息和路径转向次数,对A~*算法的估价函数和搜索策略进行了改进,并将改进后的A~*算法进行仿真分析。仿真结果表明,改进后的A~*算法搜索区域和路径转弯次数更少,计算效率更高,同时避开了火灾影响区域,保证了逃生人员安全快速进行疏散。随后将改进的A~*算法应用到三维楼层导向标志的计算中,验证了其有效性和可行性。依据动态疏散示意图路径规划特点采用了单起点多出口的改进蚁群算法。对蚁群算法初始信息素分布、启发函数、转移概率、信息素更新规则和挥发系数进行了改进,并对改进后的蚁群算法进行仿真分析。仿真结果表明,改进蚁群算法全局搜索能力更好,成功率更高,收敛性能更加稳定且速度更快,搜索路径距离更短更加平滑,随着地图尺寸的增大,其搜索效率优势也逐渐显现。同时可避开火灾影响区域,在保证疏散人员安全逃生的同时,提高了逃生效率。随后将改进后的蚁群算法应用在三维楼层疏散示意图路径规划中,验证了其有效性和可行性。最后使用Pathfinder人员疏散模拟软件,进行了楼层人群疏散仿真实验。进一步验证了使用本文算法规划出的疏散路径有效性和实用性。