基于深度强化学习的电力变电站电缆沟火灾应急决策仿真实验复现

基于深度强化学习的电力变电站电缆沟火灾应急决策仿真实验复现一、项目概述本实验旨在使用深度强化学习技术解决电力变电站电缆沟火灾的应急决策问题。通过构建一个仿真环境，模拟火灾蔓延过程，并利用深度Q网络（DQN）算法训练智能体在火灾发生时做出最优的应急决策（如启动通风、启动灭火系统等），以最小化火灾损失。实验共进行20次（Exp_02与Exp_03各10个随机种子），输出日志文件到指定目录，并记录控制台输出。二、系统设计2.1 总体架构项目包含以下核心模块：环境模块：模拟电缆沟火灾动态，提供状态、动作和奖励。智能体模块：实现DQN算法，包含Q网络、目标网络、经验回放等。训练模块：负责智能体与环境的交互、训练循环、模型保存。日志模块：记录训练过程中的损失、奖励、累计奖励等，并输出到指定目录。主程序：解析命令行参数，运行多次实验。2.2 目录结构fire_emergency_drl/ ├── env/ │ ├── __init__.py │ └── cable_trench_fire_env.py ├── agent/ │ ├── __init__