基于多Agent共享Q学习的疏散仿真方法及系统

摘要

本发明公开了基于多Agent共享Q学习的疏散仿真方法及系统，搭建疏散场景；搭建人群疏散双层控制机制，上层空间由管理Agent、导航Agent及知识库构成，下层空间是待疏散的行人；对人群分组，各群组选出引领者，建立群组与导航Agent的关联，每组的引领者对应一个导航Agent；各导航Agent在引导各组疏散的过程中，把实时的信息放到管理Agent管理的公告板上；多Agent采用共享的Q学习算法进行学习，共享学习的结果实时发送给导航Agent，以便导航Agent根据全局疏散情况进行路径规划；各群组按照对应导航Agent的引导，跟随引领者向疏散出口疏散。