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摘要：本发明提供了一种基于强化学习的实物保护系统薄弱路径识别方法，根据保护设施物理分区以及保护功能要素布局设计特点，形成对实体安全保护区域的区块链划分，提取系统关键保护功能要素和区块链组成，构建拓展敌手入侵状态序列图，通过敌手和响应力量智能体QLearning强化学习和模拟训练，识别系统薄弱区块链及其关键路径元素，通过对薄弱区块链地图信息重构以及二维或三维精细化网格模型启发式图论路径搜索，实现敌手入侵最薄弱路径的高效识别，有效缓解因地图网格精细化划分而引入的计算复杂度快速增长和计算不可行的问题。
主权项：1.一种基于强化学习的实物保护系统薄弱路径识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据实体安全保护设施设计输入，进行安全防护物理区域和虚拟区域网格划分，建立实物保护系统二维或三维初级粗放型网格化模型；S2、根据保护功能要素组成和区域分布特点，构建拓展敌手入侵序列图；S3、将保护设施实物保护系统主体参与人员分成敌手和响应力量两组，通过敌手和响应力量智能体状态空间动作空间定义和奖励函数设计，建立智能体模拟模型；S4、基于拓展的敌手入侵序列图模型，通过QLearning强化学习和智能体模型训练，实现实物保护系统薄弱区块链识别；S5、根据系统薄弱区块链组成，构造二维或三维次级精细化网格模型，通过A*启发式路径寻优算法，最终实现系统最薄弱路径识别。
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百度查询： 华南理工大学 一种基于强化学习的实物保护系统薄弱路径识别方法
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