Sammanfattning av denna webbsida: Naturkatastrofer och terroristattacker utgör ett betydande hot mot det mänskliga samhället och har betonat ett akut behov av att utveckla omfattande och effektiva evakueringsstrategier. I detta dokument införs en ny evakueringsplaneringsmekanism för att stödja den distribuerade och autonoma evakueringsprocessen inom ramen för driften av ett allmänt säkerhetssystem, där de evakuerade utnyttjar den föreslagna ESCAPE-tjänstens förmåga att vidta de mest fördelaktiga åtgärderna för sig själva. ESCAPE-tjänsten har utvecklats utifrån principerna för förstärkning av inlärnings- och spelteorin och genomförs på två beslutsnivåer. Inledningsvis är evakuerade modellerade som stokastiska inlärningsautomata som väljer en evakueringsväg som de vill gå baserat på sina fysiska egenskaper och tidigare beslut under den aktuella evakueringen. Följaktligen skapas en grupp utrymningsvägar per evakueringsväg, och utrymningsvägarna avgör om de slutligen kommer att evakuera genom den specifika utrymningsvägen vid den aktuella tidpunkten eller inte. De evakuerades konkurrensbeteende är modellerat som ett icke-kooperativt minoritetsspel per varje specifik evakueringsväg. En distribuerad och lågkomplicerad evakueringsplaneringsalgoritm (dvs. ESCAPE) introduceras för att genomföra båda ovan nämnda utrymnings-beslutsskikt. Slutligen utvärderas den föreslagna ramen genom modellering och simulering under flera scenarier, och dess överlägsenhet och fördelar avslöjas och demonstreras.
I REF tillämpade författarna principer för RL och spelteori för att utveckla en autonom evakueringsprocess för att stödja distribuerad och effektiv evakueringsplanering.
ESCAPE: Evacuation Strategy through Clustering and Autonomous Operation in Public Safety Systems
{'venue': 'Future Internet', 'journal': 'Future Internet', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}