一种基于深度强化学习的多智能体动态核应急撤离路径规划方法及系统

本发明涉及路径规划技术领域，特别是涉及一种基于深度强化学习的多智能体动态核应急撤离路径规划方法及系统。具体是一种基于深度强化学习技术的多智能体优化路径生成与动态调整方法，旨在提升突发核事件中公众疏散路径的实时性、安全性与执行效率。本发明方案利用深度强化学习自动探索最优疏散路径，无需人工预设路径模型，能够应对核事故情景下污染动态扩散和交通拥堵等复杂因素，大幅提高了应急撤离路径规划的效率和安全性。适用于核事故、地震、火灾、城市爆炸等高风险环境中的公众应急响应系统。