消防巡检因涉及到与生活、生产紧密相关的消防安全,地位举足轻重。随着互联网技术的飞速发展,消防管理模式逐渐信息化、自动化。本文在全面了解和分析消防巡检路径规划这类实际需求问题的基础上,针对巡检地理环境的制约、固定工作时长内工作人员效率低下、巡检员工的工作时长和路程受到限制等问题,提出一种基于改进蚁群算法的消防巡检路径规划方法。本研究的主要内容如下:(1)在满足消防巡检过程中的实际需求的基础上,建立时间和人工成本最小的消防巡检路径规划模型。(2)通过优化传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的蚁群算法。针对蚁群算法的关键步骤,第一采用公式概率与随机概率结合的路径选择方法,有效增加了初始路径选择的多样性和可能性;第二从全局上找到各个节点之间的相互关系进而改进启发式因子公式,解决了传统算法中启发式因子值固定不变而对后期算法影响微小的问题;第三改进信息素更新公式,显著增强了算法跳出局部最优解的能力;第四在迭代过程中融合遗传算法的思想,保留住较优路径的同时,扩大解的搜索空间,大大提升算法的效率。通过本文提出的改进蚁群算法和最大最小蚁群算法与遗传算法的对比实验,证明了本文的方法在消防巡检路径规划问题上的优势。(3)设计了一套基于改进蚁群算法的消防管理系统,极大地提高了巡检员工的效率,通过实际运用证明了其可靠性,对消防安全管理实际意义重大。