PSO的踐中，大型項(xiàng)目施工現(xiàn)場(chǎng)微型消防站的選址問(wèn)題是一個(gè)重微型消防站已經(jīng)成為現(xiàn)代化城市建設(shè)的一項(xiàng)基本任務(wù)。而如何在現(xiàn)市的建筑密集區(qū)域中選址建設(shè)微型消防站，是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的復(fù)PSO提PSO(ParticleSwarmOptimization)算法是一種模擬群體行為、基體智能的全局優(yōu)化算法，它的基本思想是通過(guò)模擬種群中所有粒子，其實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，將種群中所有個(gè)體稱(chēng)為粒子，模擬粒子在自身與。，將初始種群放置在可行解空間中，每一代粒子在不斷地更新自置和速度的同時(shí)，利用粒子本身的歷史最優(yōu)解和種群中歷史最優(yōu)新全局最優(yōu)解。經(jīng)過(guò)多次迭代，粒子將逐漸趨于全局最優(yōu)解，達(dá)SO；算法全局優(yōu)化能力強(qiáng)，適用于解決高維函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題等。因站選址問(wèn)題站的選址問(wèn)題是一個(gè)涉及多個(gè)因素的復(fù)雜決策問(wèn)題。該問(wèn)目標(biāo)是在現(xiàn)代城市建筑密集區(qū)域，選擇一個(gè)合適的位置，使得站能夠在最短時(shí)間內(nèi)到達(dá)火災(zāi)現(xiàn)場(chǎng)，從而達(dá)到最大限度的保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)安全的目標(biāo)。微型消防站選址過(guò)程中需要考慮的因素很多，場(chǎng)距離、地形、道路交通情況、建筑密度、社區(qū)人口密度、消微型消防站選址方法中，常采用人工考慮各種因素并進(jìn)行多次實(shí)地調(diào)研的方式，存在主觀性較強(qiáng)、效率低、成本高等問(wèn)題。因此，機(jī)模擬技術(shù)進(jìn)行微型消防站選址，具有更為科學(xué)、高效、準(zhǔn)確防站選址問(wèn)題中，常使用距離最短為目標(biāo)函數(shù)，以微型消防站到施工現(xiàn)場(chǎng)的距離最短為優(yōu)化目標(biāo)，尋找最優(yōu)解?；诖四繕?biāo)函數(shù)，到各施工現(xiàn)場(chǎng)的距離數(shù)據(jù)。粒子的位置向量表示當(dāng)前優(yōu)化方案子的位置參數(shù)，速度向量表示當(dāng)前方向下每個(gè)粒子的速度。通置向量和速度向量，不斷迭代求解，在經(jīng)過(guò)多次迭代后達(dá)到全，確優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，計(jì)算每個(gè)粒子的適應(yīng)所有粒子的適應(yīng)度函數(shù)值，確定全局最優(yōu)度和位置：根據(jù)全局最優(yōu)解和局部最優(yōu)解，更新粒子的位是否收斂，是否達(dá)到預(yù)定義的停止每個(gè)粒子就是一種微型消防站選址方案，確型消防站到每個(gè)網(wǎng)格單元中心的距離，根據(jù)距離數(shù)據(jù)計(jì)算短為目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)尋找