模拟灾难场景机器人如何决策救助行动?
场景：
机器人正在模拟灾难场景，模拟发生火灾的场景。它需要决策如何救助人们。
决策标准：
- 人员数量：机器人需要根据房屋大小、人口数量等因素来决定救助人数。
- 距离：机器人需要根据房屋距离火源的距离来决定救助行动的优先级。
- 紧急情况：机器人需要根据房屋的紧急情况来决定救助行动的优先级。
决策算法：
- **收集信息：**机器人从房屋中收集有关房屋大小、人口数量、距离火源等信息。
- **分析信息：**机器人使用机器学习算法分析收集的信息，并根据这些信息来评估救助行动的优先级。
- **决策救助行动：**机器人根据评估的优先级做出救助行动的决策，例如：
- 如果人口数量超过最大容纳人数，机器人应优先救助老人和儿童。
- 如果房屋距离火源较近，机器人应优先救助这些在火灾中受损的患者。
- 如果房屋处于紧急状态，机器人应优先救助那些无法离开房屋的人员。
示例决策：
- 房间大小为10平方米，人口为10人，距离火源5米。机器人根据这些信息评估，该房间应优先救助老人和儿童。
- 房间大小为20平方米，人口为20人，距离火源10米。机器人根据这些信息评估，该房间应优先救助那些在火灾中受损的患者。
- 房间处于紧急状态，机器人应优先救助那些无法离开房屋的人员。
评估指标：
- 准确率：机器人是否能够准确地判断房屋的紧急情况和救助需求。
- 效率：机器人是否能够在有限的时间内完成救助工作。
- 可扩展性：机器人是否能够在处理大量灾难场景时保持正常运行。
