基于强化学习的电梯应急救援决策方法及系统

本发明提供一种基于强化学习的电梯应急救援决策方法及系统，涉及电梯应急救援技术领域，包括通过分布式传感网络实时采集电梯多模态数据，生成电梯状态表征向量；将得到的电梯状态表征向量输入预先训练的图卷积神经网络模型，同时启动边缘计算单元进行实时仿真，模拟不同救援策略下的系统响应，评估各救援策略的可行性，将所述多维度风险评分和救援策略可行性评估结果进行加权融合，生成风险评估报告；通过安全加密通道将救援指令集发送至电梯应急救援执行机构，并持续监测电梯应急救援执行机构的实时反馈信息，当出现异常情况时，触发决策重评估机制，直至接收到乘客安全撤离信号且电梯系统恢复安全状态信号，完成救援任务。