基于双层DQN的多智能体路径规划
目的 随着虚拟现实技术的发展,在虚拟场景中,基于多智能体的逃生路径规划已成为关键技术之一.与传统的火灾演习相比,采用基于虚拟现实的方法完成火灾逃生演练具有诸多优势,如成本低、代价小、可靠性高等,但仍有一定的局限性,为此,提出一种改进的双层深度Q网络(deep Q network,DQN)架构的路径规划算法.方法 基于两个结构相同的双Q网络,优化了经验池的生成方法和探索策略,并在奖励中增加火灾这样的环境因素对智能体的影响.同时,为了提高疏散的安全性和效率,提出了一种基于改进的K-medoids算法的多智能体分组策略方法.结果 相关实验表明提出的改进的双层深度Q网络架构收敛速度更快,学习更加稳定,模型性能得到有效提升.综合考虑火灾场景下智能体的疏散效率和疏散安全性,使用指标平均健康疏散值(average health evacuation value,AHEP)评估疏散效果,相较于传统的路径规划方法 A-STAR(a star search algorithm)和 DIJKSTRA(Dijkstra's algorithm)分别提高了 84％和 104％;与基于火灾场景改进的扩展 A-STAR 和 Dijkstra-ACO(Dijkstra and ant colony optimization)混合算法比较,分别提高了 30％和21％;与考虑火灾影响的DQN算法相比,提高了 20％,疏散效率和安全性都得到提高,规划的路径疏散效果更好.通过比较不同分组模式下的疏散效果,验证了对多智能体合适分组可以提高智能体疏散效率.结论 提出的算法优于目前大多数常用的方法,显著提高了疏散的效率和安全性.
虚拟现实、火灾逃生演练、多智能体、深度强化学习、分组策略
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TP391.9(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61902003
2023-08-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共15页
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