智能体是路径规划算法的核心部分,它根据当前状态选择下一个动作,并更新 Q 表。 classAgent:defget_action(self,state):# 根据当前状态选择下一个动作passdefupdate_q_table(self,state,action,reward,next_state):# 更新 Q 表pass 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 步骤3:实现 Q-Learning 算法 Q-Learning ...
其中,Q(s, a)表示在状态s下采取行动a的Q值,α是学习率,r是从环境中获得的即时奖励,γ是折扣因子,s’是在采取行动a后的下一个状态,a’是在下一个状态s’下的最优行动。 三维轨迹规划示例 我们将通过一个三维轨迹规划的示例来演示如何使用Q-learning算法。假设我们有一个飞行器,需要在三维空间中找到一条最...
通过C++编写一段程序,采用Q-learning算法实现一架无人机的智能三维航线规划。定义无人机类,包含飞行半径、最大平飞速度、最小平飞速度、垂直飞行速度、最大飞行高度、最小飞行高度、最大飞行过载等属性。。算法的仿真环境中定义两种环境类,自然环境与静态障碍物,其中自然环境类包括地形、风速、风向、温度、光照等属性...