Deep reinforcement learning-driven adaptive search algorithm for emergency rescue routing

2026-09-21

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AI

DOI：10.1016/j.eswa.2026.134402

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摘要

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• 一种异构救援路由模型，包含伤情自适应生存风险评估。 • 一种基于强化学习的迭代贪婪框架，用于自适应搜索控制。 • 一种集合注意力编码器和分层D3QN用于路径优化。 • 一种两阶段奖励-接受机制，用于改进信用分配。 • 自适应算子选择和破坏强度控制在路径搜索中的应用。

Keyword:

Reinforcement learning

Heterogeneous disaster rescue

Route planning

Iterated greedy

Dueling double DQN

Attention mechanism