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强化学习基于能见度低环境中逃生路径生成
通过使用激光雷达测绘系统，结合声纳和烟雾浓度数据，本文提出了一种实时确定消防人员搜索路径和平民撤离路径的系统，通过对独立点云数据的合并和简化，以及根据温湿度数据为每个节点标注危险分数，建立了一个环境张量，并通过线性函数逼近基于自然政策梯度强
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a month ago
通过多智能体模拟和人工智能加强疏散规划：了解危险环境中的人类行为
本文通过采用人工智能和多智能体系统等技术构建了一个仿真模型，旨在增进对人们在危险环境中遇到困境时的反应和应对方法的理解，以提供更高效和有效的疏散策略，从而改善危险区域内个人的安全和福祉。
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a year ago
使用可解释的机器学习模型预测飓风疏散决策
本研究提出了一种基于易获取的人口和资源预测因素的方法来预测家庭疏散决策，结合一个自动计算非线性阈值的可解释机器学习方法，其结果表明，在解释家庭疏散决策的变化和预测能力方面，增强的逻辑回归模型比以前的线性模型更具说服力，可为应急管理部门提供一
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a year ago
基于众包的深度卷积神经网络用于城市洪水深度制图
本研究使用深度卷积网络分析水淹交通标志的众包图片，确定洪水深度，实现低成本、准确和实时洪水风险地图制作。测试表明，该模型的平均绝对误差为 6.978 英寸，与先前研究相当，从而证明了该方法的适用性。
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2 years ago
MM
一种基于约束编程的非抢占式疏散调度方法
为了求得最大化撤离人数和最小化撤离时间的优化目标，该研究提出了一种基于约束的调度模型，以优化撤离流量和撤离阶段，保证每个住宅区的非抢占式撤离，其能够在几秒钟内生产出最佳的调度方案，或最佳抢占式的解决方案至多达 6％的误差。
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9 years ago
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