摘要

本文介绍了一种名为WARP-CA（Wildfire Autonomous Response and Prediction Using Cellular Automata）的新型模型，旨在解决野火预测和响应的挑战。该模型结合了Perlin噪声生成地形和细胞自动机（CA）模拟野火蔓延，探索了多智能体强化学习（MARL）在模拟自主代理（如无人机和无人地面车辆）中的应用，以实现高效的野火抑制。研究方法包括世界模拟技术、MARL中的涌现行为研究，并重点关注环境因素如风模式和地形特征对火行为的影响。

原理

WARP-CA模型的核心在于其综合利用Perlin噪声和细胞自动机（CA）的机制。Perlin噪声用于生成复杂且现实的地形，而CA则模拟火势的动态蔓延。MARL框架允许多个自主代理（如无人机和无人地面车辆）在协作框架内学习如何最有效地抑制野火。这些代理通过强化学习算法，如近端策略优化（PPO），学习在考虑环境因素（如风向和地形）的情况下采取行动，以最大化抑制效率并最小化环境损害。

流程

模型的运行流程从使用Perlin噪声生成地形开始，随后初始化CA以模拟野火蔓延。环境因素如风和植被类型被整合进模拟中。MARL框架中的每个代理根据其观察到的环境状态采取行动，这些行动直接影响火势的蔓延和森林的保护。代理通过与环境的交互学习，优化其策略以实现最佳的野火管理效果。

应用

WARP-CA模型在野火管理和预测领域具有广泛的应用前景。它不仅能够提高对野火行为的理解，还能通过自主代理的协作提高应急响应效率。未来，该模型可进一步集成到实际的野火管理系统中，通过实时数据输入和自主决策支持，增强野火防控的实时性和准确性。