Después de que estallara el brote de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19), se propagó rápidamente a nivel mundial y desencadenó una grave crisis de salud pública en 2019. Para contener la propagación del virus, varios países implementaron diversas medidas de confinamiento. A medida que los gobiernos enfrentaban este desafío sin precedentes, comprender el impacto de las políticas de confinamiento se volvió fundamental. El objetivo de abordar la crisis pandémica es idear políticas prudentes que logren un equilibrio entre salvaguardar vidas y mantener la estabilidad económica. Los modelos matemáticos y estadísticos tradicionales para estudiar la transmisión de virus solo ofrecen predicciones a nivel macro de desarrollo de epidemias y a menudo pasan por alto el impacto de las variaciones individuales, por lo tanto, no reflejan el papel de las decisiones gubernamentales. Para abordar este desafío, proponemos un marco integrado que combina el modelado basado en agentes (ABM) y técnicas de redes neuronales profundas Q-network (DQN). Este marco permite un análisis y optimización más completo de estrategias de control de epidemias al considerar el comportamiento humano real. Construimos un simulador de pandemias basado en el método ABM, simulando con precisión las actividades diarias de los agentes, las interacciones y la propagación dinámica del virus. Además, empleamos un enfoque basado en datos y ajustamos el modelo a través de datos estadísticos reales para mejorar su efectividad. Posteriormente, integramos ABM en un marco de toma de decisiones utilizando técnicas de aprendizaje por refuerzo para explorar las estrategias más efectivas. En experimentos, validamos la efectividad del modelo al simular la transmisión del virus en diferentes países a nivel mundial. En este modelo, obtuvimos resultados de decisiones cuando los gobiernos se enfocaban en varios factores. Nuestros hallazgos de investigación indican que nuestro modelo sirve como una herramienta valiosa para los tomadores de decisiones, permitiéndoles formular políticas prudentes y racionales.