arXiv · Machine Learning· Alhanof Alolyan, He Wang, Amani Alonayzan·2026-10-28 12:00· 10 小时前AI 评分33

利用动态屏障进行自适应人流控制的强化学习

Reinforcement Learning for Adaptive Crowd Flow Control Using Dynamic Barriers

AI 导读

研究提出一种仿真驱动的强化学习框架，从分割后的人群场景构建仿真环境，并训练 Soft Actor-Critic（SAC）智能体连续调整屏障位置，无需标注训练数据。该策略在未见过的行人数量下，较人工设计的屏障配置减少行人停顿，同时维持有效的人流调控。