根据相关数据显示,大型公共建筑发生火灾时,人类的生命和财产会受到极大的威胁。为解决火灾情况下人员的疏散问题,本文从蚁群算法入手并引入启发函数、节点选择策略、信息素更新来进行改进,为火灾发生后的人员疏散提供科学依据。本文基于BIM技术、烟气模拟技术、疏散仿真技术对火灾情景下人员的疏散情况进行研究,通过智能优化算法对疏散路径和疏散时间进行求解。本文的主要工作如下:（1）对多种算法的优劣势进行分析,发现蚁群算法更适用于路径优化。但是蚁群算法存在着搜索停滞等问题。因此将蚁群算法进行改进,使其更适用于大型公共建筑火灾应急疏散的路径优化。（2）建立室内火灾情景下应急疏散路径优化模型。使用BIM技术对商场进行建模,并且完善商场内各结构的信息,使研究更具现实意义。根据商场BIM模型将交汇路口、安全疏散门等位置转化成结点,把结点连接形成逃生路线,并绘制出基于图论的室内空间几何网络模型。再利用几何网络模型构建出人员疏散路径决策多目标的数学模型。（3）基于BIM模型,模拟出商场的火灾烟气蔓延与人员疏散。应用Pyrosim软件对商场发生火灾后的烟气蔓延情况进行模拟,得出各个结点的烟气温度、火场能见度、CO浓度。将这三组数据作为判定改进蚁群算法中人员是否可以通过该结点的依据,并通过三组数据判定出商场的发生火灾后人员的耐受极限时间;使用Pathfinder仿真软件在Steering模式下进行疏散模拟,得出疏散时间和疏散路径。以疏散时间为标准,判断智能算法是否可行。根据人员的疏散路径,查找疏散人员最易拥堵位置,分析出建筑在火灾应急疏散存在的缺陷,并对商场的优化设计提出建议。（4）使用改进的蚁群算法进行算例求解,验证了其优越性及可行性。在改进蚁群算法的指导下,使用Unity3D进行编程,实现了疏散路径的可视化。