DQN(Deep Q-Network)是一种深度强化学习算法,可以用于路径规划问题。路径规划是指在给定的环境中找到从起点到目标点的最优路径。 参考文献 [1] 基于人工势场结合快速搜索树APF+RRT实现机器人避障规划附matlab代码 [2] 基于蚁群算法求解栅格地图路径规划问题matlab源码含GUI...
DQN改进与应用技巧,运用神经网络来近似Q值函数,使算法能够在高维状态下运行,深度学习 吴恩达神经网络 3232 22 【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 186 0 【脉冲通信】用于空间应用的飞秒脉冲通信的符号误码率模型研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 95 0 ...
基于核密度估计Kernel Density Estimation, KDE的数据生成方法研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 213 0 【基于PID/LQR的姿态/速度控制】【模拟和控制UUV】基于水动力模型的螺旋桨驱动机器人模拟研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 25 0 基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM的风电、负荷等时间序列预测算法(Matlab代码实现...
DQN算法主要包括以下几个关键步骤: 定义神经网络结构:DQN使用一个或多个全连接层来构建神经网络,输入为当前状态s,输出为所有可能动作a的Q值。 经验回放(Experience Replay):DQN使用一个经验回放缓冲区来存储过去的经验(s, a, r, s'),并在训练时从中随机抽取小批量经验进行学习,以打破数据之间的相关性,提高训练稳...
【用于VTOL的DDPG DQN PD控制器】基于深度强化学习的垂直起降系统模型控制器设计(Simulink、Matlab代码实现) 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 /> > ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 ⛳️赠与读者...
的自主化,为其设定好航行路径及作业任务后,其可自主航行、智能避障和执行任务,不需要或者弱化了人的参与,从而将人从繁重的、强度高的水上任务中解放出来。2. 作业更高效、更标准。目前,国内成熟无人船船体...的“海巡166号”无人艇(见图6)采用玻璃钢全封闭结构,选用柴油机为动力喷水推进,具有良好的机动性、抗...