利用DQN(Deep Q-Learning)对DWA动态窗口方法(Dynamic Window Approach)算法中各参数的权重进行学习(Matlab代码实现), 视频播放量 14、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 资源下载,崴信:荔枝科研社,相关视频:
1 概述 利用DQN(Deep Q-Learning,深度Q学习)对DWA(Dynamic Window Approach,动态窗口方法)算法中各参数的权重进行学习是一个结合深度强化学习与传统路径规划算法的研究方向。以下是一个关于此研究方向的概述,包括其背景、方法、实现步骤及潜在优势。 一、背景 动态窗口法(DWA)是一种常用的局部路径规划算法,广泛应用于...
我们提出了一种名叫「学习演示的深度 Q 学习(DQfD:Deep Q-learning from Demonstrations)」的算法,该算法可以利用这种数据来实现学习过程的大幅提速,即使只有相对较少的演示数据也可以。DQfD 的工作方式是将时间差分更新(temporal difference update)和演示者(demonstrator)的动作的大边际分类(large-margin classification)...
在本项目中,我们主要探讨如何利用SUMO(Simulation of Urban MObility)交通仿真工具,结合深度强化学习(Deep Q-Network, DQN)算法,优化城市交通信号灯的相位时间设置,以实现更高效的交通流管理。SUMO是一款开放源代码的微观交通仿真软件,广泛应用于交通规划、交通管理和政策评估等领域。而DQN是强化学习的一个经典应用,尤其...