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摘 要:本发明涉及一种基于人工神经网络的Q‑Learning行人疏散仿真方法及系统,该方法包括:根据初始化相关参数将待疏散的行人分为若干群组,并在每一群组内部选取一名引领者,剩余待疏散的行人为跟随者;在每一群组内部,引领者优先学习选取基于神经网络的Q‑Learning算法对疏散路径进行全局规划得到的最优路径,跟随者根据社会力模型计算其与群组内部、群组间及环境的合力避障跟随引领者;直至待疏散的行人全部疏散。本发明结合强化学习和人工神经网络的优点进行全局路径规划,弥补单纯的强化学习的不足,底层配合社会力模型指导运动,能够实现人群的快速有效的寻路和较为真实地疏散。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710639602.5 | 专利名称: | 一种基于人工神经网络的Q?Learning行人疏散仿真方法及系统 |
申请日: | 2017-07-31 | 申请/专利权人 | 山东师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市文化东路88号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F17/50搜分类 网络传输 人工神经网络搜索 |
公开/公告日: | 2019-03-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN107403049B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |