发明专利已授权

一种基于人工神经网络的Q?Learning行人疏散仿真方法及系统

📄 申请号：CN201710639602.5 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2017-07-31

公开号

CN107403049B

公开日

2019-03-19

申请人

山东师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_50

IPC 分类号

G06F17_50 , G06Q10_04 , G06Q50_26 ,

技术画像

所属领域

人工神经网络人工智能算法神经网络计算机仿真人工神经网络

应用场景

行人疏散仿真, 应急管理, 公共安全, 建筑设计, 大型活动安全管理

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于多尺度引导注意力机制网络的人群计数方法及系统

当前第 / 件

基于多尺度自适应上下文网络的人群计数方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06F17_50)

G06F17_00 G06F17_10 G06F17_11 G06F17_12 G06F17_13 G06F17_14 G06F17_15 G06F17_16 G06F17_17 G06F17_18 G06F17_21 G06F17_22 G06F17_24 G06F17_25 G06F17_27 G06F17_28 G06F17_30 G06F17_40 G06F17_50 覆盖19个领域

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