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大規模震災情境下避難收容處所開設管理與防災士空間分布特徵之評析

為了解決dijkstra演算法筆記的問題，作者李安琪 這樣論述：

臺灣位處板塊交界，地震頻繁，我國政經中心雙北地區潛藏的山腳斷層猶如一顆未爆彈，一旦錯動，所引發的種種災害後果將不堪設想。本研究擬以大規模震災情境模擬，以地震衝擊資訊平台(TERIA)設定規模6.8，深度15公里之山腳斷層錯動情境，模擬夜間避難收容人數並透過路徑分析(Network Analyst)劃設避難收容處所實際步行距離800公尺所涵蓋之服務範圍，將新店溪南岸、大漢溪東西岸及淡水河西岸的新北市永和區、中和區、板橋區、土城區、新莊區、樹林區、三重區、蘆洲區、泰山區及五股區共10區作為本次研究範圍。此外，本研究也加入近年由日本引入之防災士制度與概念，其中臺灣防災士的任務職責其中一項為協助避難

收容處所之開設運作，因此本研究也將防災士點位資訊空間化，應用於避難收容處所的空間分析中，探討被收容人與服務者的服務比關係。本研究主要研究方法為路徑分析，透過圈域的劃設，得出避難收容處所服務範圍，再與TERIA每一網格500*500公尺作比例交集制表，加入收容人數與防災士人數，為本研究最小之分析單元。研究結果顯示大規模震災情境下，以板橋車站周遭、新莊迴龍捷運站附近與新莊幸福路商圈等三處的收容人數為最多，而全研究範圍內若要使避難收容處所順利開設，防災士數量皆明顯不足。經資料蒐集與評析，本研究認為三處共同點為老舊建物多、人口較為集中等因素致使收容人數較多，超過本研究預計收容人數的將近兩倍，也凸顯出都

市地區人口稠密與空間土地明顯不足的悲鳴；防災士制度由於為近年方推出的制度與概念，因此培訓人數有限，其中新北市防災士人數為全國第二多，僅次於臺北市；惟防災士數量多寡並不全然能顯示出當地的防災能量充足與否，因此本研究提出三點建議予地方政府及後續研究者：(1).地方政府重新審視大規模震災情境之防救災資源；(2).防災士培訓課程調修與災民溝通狀況模擬；(3).防災士實際開設避難收容處所之研究。期能裨益於中央與地方政府防減災規劃之擬定。

基於深度強化學習之sim2real自駕車系統

為了解決dijkstra演算法筆記的問題，作者林祥豪 這樣論述：

摘要... iAbstract... ii誌謝... iii目錄... iv表目錄... vi圖目錄... vii1 第一章 緒論... 11.1 研究背景... 11.2 研究動機與目的... 21.3 論文架構... 22 第二章 文獻探討... 32.1 深度強化學習... 32.1.1 深度強化學習分類... 32.1.2 Deep Q Network (DQN)... 42.1.3 Double DQN (DDQN)... 82.1.4 Dueling DQN... 92.1.5 Policy Gradient... 92.1.6 Advanta

ge Actor Critic (A2C)... 112.1.7 Proximal Policy Optimization (PPO)... 122.2 Sim2real... 152.2.1 域隨機化... 162.2.2 CycleGAN... 162.3 Gym duckietown... 202.4 路徑規劃... 232.4.1 Dijkstra 演算法... 232.4.2 A Star 演算法... 243 第三章 實驗方法與系統架構... 263.1 車道維持訓練... 263.1.1 環境設置... 263.1.2 神經網路架構... 293.1.3

DDQN、Dueling DQN訓練流程... 303.1.4 A2C、PPO訓練流程... 323.2 導航功能訓練... 343.2.1 環境設置... 343.2.2 神經網路架構... 373.2.3 訓練流程... 373.3 Sim2real方法訓練... 393.3.1 域隨機化... 393.3.2 CycleGAN... 393.4 真實環境... 413.4.1 實驗設備與環境... 413.4.2 影像定位... 423.4.3 系統架構... 433.4.4 特徵可視化... 464 第四章 實驗結果與討論... 474.1 車道維持訓練

結果... 474.2 導航功能訓練結果... 504.3 Sim2real方法訓練結果... 524.4 自駕車系統於真實環境性能分析... 545 第五章 結論與未來研究... 56參考文獻... 57Extended Abstract... 59