Abstract-En avgörande och tidskänslig uppgift när en katastrof inträffar är att rädda offer och fördela resurser till rätt grupper och platser. Denna uppgift är utmanande i befolkade stadsområden, på grund av den enorma explosionen av begäran om hjälp som genererats under en mycket kort period. För att förbättra effektiviteten i katastrofinsatserna i de omedelbara efterdyningarna av en katastrof föreslår vi en heuristisk multiagentisk förstärkningsalgoritm för schemaläggning av lärande, kallad ResQ, som effektivt kan schemalägga den snabba utplaceringen av frivilliga för att rädda offer i dynamiska miljöer. Kärnkonceptet är att snabbt identifiera offer och volontärer från sociala nätverksdata och sedan schemalägga räddningsfester med en adaptiv inlärningsalgoritm. Ramverket har två nyckelfunktioner: 1) identifiera instängda offer och räddningsvolontärer och 2) optimera volontärernas räddningsstrategi i en komplex tidskänslig miljö. Den föreslagna ResQ-algoritmen kan påskynda utbildningsprocesserna genom en heuristisk funktion som minskar utrymmet för tillståndsåtgärder genom att identifiera uppsättningen av särskilda åtgärder över andra. Experimentella resultat visade att den föreslagna heuristiska multi-agent förstärkning lärande baserad schemaläggning överträffar flera state-of-art metoder, både i fråga om belöningsgrad och svarstider.
En heuristisk multi-agent förstärkning utbildning schemaläggning algoritm, namngiven som ResQ REF, använder förstärkning lärande för att samordna volontärer och offren under en katastrof.
Coordinating Disaster Emergency Response with Heuristic Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}