基于多智能体共享Q学习的协同疏散引导方法研究

为解决紧急疏散中路径规划效率低、出口利用不均衡等问题，研究人员提出了一种基于多智能体共享Q-learning（Multi-agent Shared Q-learning）的协同疏散框架。该研究通过分层智能体架构优化领导者路径规划，结合距离、密度、时间及路径选择频率等因子设计奖励函数，并采用RVO（Reciprocal Velocity Obstacle）模型验证。实验表明，该方法显著缩短总疏散时间（TET），提升出口利用率，为公共安全领域提供了创新性解决方案。

　　

在大型公共活动日益频繁的背景下，紧急疏散效率直接关系到公众生命安全。然而，现有疏散系统常因行人盲目跟随导致出口拥堵与资源浪费，尤其在复杂建筑环境中，非传统路径常被忽视。针对这一难题，山东大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表了一项创新研究，提出基于多智能体共享Q学习的协同疏散引导方法，通过智能体协作与动态路径优化，显著提升了疏散效率。

研究采用三项关键技术：1）分层多智能体框架（Hierarchical Multi-agent Framework），整合实时疏散信息管理与动态路径规划；2）共享Q学习算法（Shared Q-learning），通过局部Q表聚合生成全局知识，以距离、密度、时间及路径选择频率四因子设计奖励函数；3）基于RVO（Reciprocal Velocity Obstacle）的群体动力学模型，模拟行人运动并验证系统有效性。

分层多智能体框架
研究设计了三层智能体架构：环境感知层收集实时数据，决策层通过共享Q学习生成全局路径，执行层由群体领导者引导成员。该结构实现了疏散信息的动态协同管理。

共享Q学习算法
通过定义路径选择频率、拥堵度及通行时间等决策因子，构建奖励函数驱动Q表更新。实验显示，该方法使领导者路径奖励值提升23.7%，有效平衡出口负载。

RVO模型验证
仿真实验中，系统将总疏散时间（TET）缩短18.4%，且出口利用率标准差降低至0.12，证明其能缓解拥堵并优化资源分配。

研究结论表明，该框架通过智能体协作与动态路径规划，解决了传统疏散中信息孤岛与路径低效问题。其创新性体现在：1）将局部经验升华为全局策略的共享Q学习机制；2）分层架构实现疏散流程的模块化管控；3）RVO模型验证了理论在实际运动动力学中的适用性。未来研究可进一步探索异构群体行为与三维环境下的扩展应用。