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Cooperative Patrol Routes: Optimizing Urban Crime Monitoring through Multi-Agent Reinforcement Learning
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内容提要
本研究提出了一种基于去中心化部分可观测马尔可夫决策过程的多智能体强化学习模型，旨在优化城市巡逻路线，提高犯罪高发区域的监控覆盖率。研究表明，该模型在马拉加市实现了90%以上的高犯罪率节点覆盖，显著提升了警务资源分配效率。
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关键要点
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本研究提出了一种基于去中心化部分可观测马尔可夫决策过程的多智能体强化学习模型。
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该模型旨在优化城市环境中的巡逻路线，提高犯罪高发区域的监控覆盖率。
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研究结果显示，该模型在马拉加市实现了超过90%的高犯罪率节点覆盖率。
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模型显著提升了警务资源的分配效率。
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