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本公开公开的基于深度强化学习算法的人群疏散仿真方法及系统，包括：根据场景信息以及人群参数信息，进行疏散场景仿真模型内的参数的初始化设置；对人群进行分组，并划分组内领导者；各领导者选取最佳出口作为疏散目标，利用改进多智能体深度确定性策略梯度算法进行全局路径规划，获取最优疏散路径；组内普通行人跟随该组内领导者运动。在原本的多智能体深度确定性策略梯度算法的基础上引入对策略进行优化的交叉熵方法与对样本进行优化的数据剪枝算法，优化了算法的结果，加快了算法的收敛速度，能够更好地指导人群进行疏散，提高疏散效率
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112231968 A
(43)申请公布日 2021.01.15
(21)申请号 202010942448.0
(22)申请日 2020.09.09
(71)申请人 山东
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