摘要: 现有疏散模型存在复杂度较高、心理与行为因素量化不准确等问题, 无法满足实时性要求。因此,通过MADDPG 算法, 设计情绪驱动下的火灾疏散路径规划方法十分必要。构建火灾逃生现场情绪状态模型,研究非恐慌和恐慌逃生人员的出口选择行为, 构建疏散人员行为特征模型。采用MADDPG 算法设计奖励函数, 对不同动作给予不同奖励或惩罚, 实现智能体疏散路径规划。结果表明, 所提方法规划的路径更为平滑。当人数为200 人时, 疏散时间为92. 3s, 平均回报值较高, 收敛效果较好。通过量化情绪对疏散行为的影响, 实现动态路径优化, 为相关企业构建更真实、高效的智能疏散系统提供参考借鉴。