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一种基于多智能体强化学习的应急方案更新方法及装置

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本说明书一个或多个实施例提供一种基于多智能体强化学习的应急方案更新方法及装置，包括构建事故应急方案，通过应急情景元间的功能共振关系，确定多条应急链路。基于情景元奖励值，利用强化学习确定自适应性应急方案。考虑约束变量影响，选择区间层次分析法计算控制变量权重。融合多目标函数，建立应急时间、成本与暴露风险多目标优化模型。根据多目标优化结果，优化应急方案。本实施例的方法，结合强化学习，考虑应急情景元间的功能共振关系和约束变量权重影响，构建多目标事故应急优化模型，对事故应急方案进行更新和优化，有助于应急能力的韧性提升。

著录项

公开/公告号CN115577934A

专利类型发明专利
公开/公告日2023-01-06

原文格式PDF
申请/专利权人北京理工大学;北京建筑大学;
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申请/专利号CN202211225326.5
发明设计人孟会行;刘璇;安旭;杨巧巧;邢金朵;耿梦尧;
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申请日2022-10-09
分类号G06Q10/06;G06Q50/02;G06Q50/26;
代理机构池州秉恒知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人李玉娜
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
入库时间 2023-06-19 18:13:00

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法律状态
2023-01-06

公开

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