大型公共环境人员疏散路径规划研究对指导安全设施建设、应急预案的制定、实施和摊演都有重要意义。近年来进化计算领域兴起的分布估计算法为路径规划问题的解决提供了新的优化工具。本论文将一种典型的分布估计算法——贝叶斯优化算法，应用到大型公共环境人员疏散路径规划问题解决过程中，针对单路径人员疏散、多路径人员疏散和多目标点人员疏散三类具体的疏散路径规划问题，分别设计和实现了相应的基于贝叶斯优化的人员疏散路径规划算法，并在仿真实验中根据大型公共环境空间类型复杂和人员相对密集等特点，面向不同的规划要求和目的，求解出了满足约束条件的最优疏散路径集合。　　 本文提出的基于贝叶斯优化的人员疏散路径规划算法，以大型公共环境的基本信息已知为前提，基于二维环境下的拓扑空间法，按照应用系统的规划要求，通过引入疏散性能，路径安全性和易通性等参数，对疏散空间建立全局环境模型：在系统分析分布估计算法基本框架和特点的基础上，引入其中一类典型算法——贝叶斯优化算法，设计出一系列适于不同疏散路径规划问题的基于贝叶斯优化的路径规划算法。该算法用贝叶斯网络对优选路径集合建立概率模型，并由建立起的贝叶斯网络产生新的路径集合，与原有路径进行竞争，可以在找到一条最优的路径集合的同时，利用中间结果，快速找出多条较优的路径。仿真实验标明，该算法可以有效的满足大型公共环境下人员疏散的任务要求。