16。摘要这项研究采用了A3C算法来模拟不同情况下的疏散过程（例如，多种试剂和不同的环境条件），并将结果与​​深Q网络（DQN）进行了比较，以证明在疏散模型中使用A3C算法的效率和有效性。结果表明，在静态环境下，A3C表现出较高的适应性和更快的响应时间。此外，在管理复杂的相互作用并提供快速撤离时，A3C越来越多，A3C显示出更好的可扩展性和鲁棒性。这些结果在不同和具有挑战性的条件下突出了A3C比传统RL模型的优势。该报告以讨论这些模型的实际含义和好处进行了讨论。它强调了它们在增强现实世界疏散计划和安全协议方面的潜力。17。关键词加强学习，多代理协作，紧急情况，机场疏散