[发明专利]基于深度强化学习的人群疏散仿真方法及系统有效
| 申请号： | 202010942444.2 | 申请日： | 2020-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN112231967B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 刘弘;李信金;孟祥栋;赵缘 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/047;G06Q50/26;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/092 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开的基于深度强化学习的人群疏散仿真方法及系统，包括：根据场景信息和人群参数信息对构建的疏散场景仿真模型初始化设置；将人群进行分组，并划分出每个群组的领导者与跟随者；采用分层路径规划方法获得人群的疏散路径，其中，上层群组内领导者通过E‑MADDPG算法进行全局路径规划，获取最优疏散路径，下层群组内跟随者避障跟随领导者沿最优疏散路径进行疏散。在传统MADDPG算法的基础上引入学习曲线与高优先级经验回放策略，形成了E‑MADDPG算法，提高了算法的学习效率，并在E‑MADDPG算法的基础上提出了一种分层路径规划方法用于规划人群的疏散路径，有效的缩短了路径规划的时间，能够更好地指导人群进行疏散，提高人群疏散的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 人群 疏散 仿真 方法 系统 | ||
【主权项】：
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