XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System疏散过程
在紧急情况下进行疏散的实时深入强化学习
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
对影响人类撤离船只的因素的定量研究
由于影响船上人类疏散的各种因素的限制，准确量化这些因素对疏散过程的影响仍然是一个具有挑战性的问题。为了分析人类从船舶撤离的多种影响因素，在本文中提出了基于正交实验的特定框架，以全面研究多个因素对疏散时间和撤离过程效率的影响。高跟角，不可用的楼梯和撤离人员的优先级根据人类疏散的船只的特征确定为影响因素。分析结果表明，脚跟角对疏散时间和效率都有非常显着的影响，并且随着脚跟角的增加而效率降低。不可用的楼梯也对疏散结果有重大影响，其大小取决于附近的楼梯数量。虽然撤离人员对撤离结果的优先级的影响相对较不重要，但可以发现，迁移率受损的行人的优先撤离将有助于实现最佳撤离结果。总而言之，这项研究的结果可以帮助管理人员迅速在紧急情况下制定有效的疏散策略，以进一步改善旅客船的安全运行。