1.煤矿井下基于Q-learning算法的移动机器人路径规划2.基于改进Q-learning的移动机器人\r路径规划应用研究3.基于改进Q-learning算法的移动机器人局部路径规划4.基于BAS和Q-Learning的移动机器人路径规划算法研究5.基于改进Q-learning算法的移动机器人路径优化 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
基于改进Q-学习算法的移动机器人路径规划研究 以及无法实现动态环境下的路径规划问题,提出一种基于改进Q-learning算法与动态窗口法(DWA)的融合算法.算法分为两部分:(1)对传统Q-learning算法进行改进,首先改变其... 王志伟 - 《广西师范大学》 被引量: 0发表: 2022年 The perceptions and practices of first year...
采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器人的局部路径规划,并引入资格迹,修改神经网络RBF的权值,使算法更有效地利用未知环境信息特征,以提高迭代过程中的收敛速度。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 详细描述tomcat安装及配置教程.zip 2025-01-22 17:00:39 积分:1 ...
Learning Network)网络结构.在此基础上设计了移动机器人的奖励函数,目标空间与动作空间,将深度强化学习算法应用于三维仿真环境中.构建标准静态障碍环境,复杂静态障碍环境与复杂动态障碍环境三个场景.对算法奖励值曲线与相应场景下的路径结果进行分析,随着环境复杂度的不断提高,传统算法的避障时间明显增大.H-TDQN算法下...
基于深度Q学习的移动机器人路径规划 针对传统Q-learning算法在复杂环境下移动机器人路径规划问题中容易产生维数灾难的问题,提出一种改进方法.该方法将深度学习融于Q-learming框架中,以网络输出代替Q值表,... 刘志荣,姜树海,袁雯雯,... - 《测控技术》 被引量: 0发表: 2019年 ...