近年来,强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 凭借其强大的适应性和学习能力,逐渐成为机器人路径规划领域的研究热点。本文将深入探讨基于强化学习的机器人路径规划方法,并结合Matlab代码进行详细分析。 一、强化学习在机器人路径规划中的应用 强化学习是...
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强化学习路径规划算法 matlab 路径规划算法代码 RRT(Rapidly-Exploring Random Tree)算法是一种能够运用于多维空间的基于采样的全局路径规划算法,它的大致原理为:通过一个初始点作为根节点,通过随机采样,增加叶子节点的方式,生成一个随机扩展树,当随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域,边可以在随机树中通过回...
1 概述 而在移动边缘计算的非能耗最小化研究中,文献[36]的作者通过联合优化计算模式的选择及传输时间分配以最大化 MEC 系统中所有用户计算速率的加权和。该问题的主要困难在于多用户计算模式选择的组合性及传输时间分配的强耦合性。为了解决这个问题,作者提出了一个简单的双截面搜索算法,以获得最优时间分配。文献[37...
为了处理复杂环境的动态变化,我们应用深度强化学习(DRL)方法,基于双深度Q学习网络(DDQN)开发了一种在线路径规划算法。广泛的仿真结果验证了所提出的基于DRL的路径规划算法在收敛速度和系统奖励方面的有效性。 移动边缘计算(MEC)使得网络边缘的计算能力能够灵活快速地部署创新的应用和服务,为大量物联网设备[1]。有了MEC...
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而强化学习算法为实现智能体自主化完成任务开辟了一条可行的技术道路。本文采用一种基于Q‑学习算法的路径规划方法,其方法为:第一步:获得基本信息;第二步:确定图中的障碍物坐标;第三步:对图形进行分割处理;第四步:利用Q‑学习算法规划路径;第五步:得出最优路径,根据学习结果用MATLAB绘制出最优的路径。有益...
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