Q-learning算法是强化学习算法中的一种,该算法主要包含:Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息,来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果,因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下,选择动作a,通过...
基于Q-Learning的机器人避障和路径规划是一种有效的解决方案。通过不断学习和更新Q表,机器人可以学会如何在复杂环境中规划路径并避免碰撞障碍物。未来的研究方向可以包括引入更多的状态特征、使用连续动作空间的强化学习算法(如DQN或DDPG)等,以应对更加复杂的环境和更高的计算效率需求。 3.MATLAB核心程序 % 更新Q表 Q...
Q-Learning它是强化学习中的一种 values-based 算法,是以QTable表格形式体现,在学习中遇到的任何操作存入QTable中,根据之前的学习选择当前最优操作,也可以根据设置的e_greedy机率随机选择。 Q-Learning的QTable标签更新公式: Q-Learning的计算步骤: 1.判断在当前位置可以有几种操作; ...
matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印): 2.算法涉及理论知识概要 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法,它使代理(agent)通过与环境互动,学习采取何种行动以最大化累积奖励。在路径规划问题中,强化学习被用于自动探索环境,找到从起点到终点的最佳路径。其中,QLearning和SARSA是两种经典的价值...
Q-Learning它是强化学习中的一种 values-based 算法,是以QTable表格形式体现,在学习中遇到的任何操作存入QTable中,根据之前的学习选择当前最优操作,也可以根据设置的e_greedy机率随机选择。 Q-Learning的QTable标签更新公式: Q-Learning的计算步骤: ...
Q-Learning的QTable标签更新公式: Q-Learning的计算步骤: 1.判断在当前位置可以有几种操作; 2.根据当前位置允许的操作选择一个操作; 3.根据选择的操作进行奖赏; 4.修改当前行为的本次操作权重; 2.仿真效果预览 matlab2022a仿真测试如下: ...
实现的内容很简单,存为.m文件可以直接在matlab上运行,就是利用Q学习(Q learning)完成自主路径寻优简单示例,并进行可视化,Q学习部分参考了如上链接中的内容,供大家交流学习使用,请多提宝贵意见 如图为最终路径,红色方框代表机器人,绿色区域代表障碍,中间底部位置(图示红色方框位置)为目标位置,蓝色为运动轨迹 ...
Q-Learning它是强化学习中的一种 values-based 算法,是以QTable表格形式体现,在学习中遇到的任何操作存入QTable中,根据之前的学习选择当前最优操作,也可以根据设置的e_greedy机率随机选择。 Q-Learning的QTable标签更新公式: Q-Learning的计算步骤: 1.判断在当前位置可以有几种操作;...
基于Qlearning强化学习的倒立摆控制系统matlab仿真 1.算法描述 强化学习通常包括两个实体agent和environment。两个实体的交互如下,在environment的statestst下,agent采取actionatat进而得到rewardrtrt并进入statest+1st+1。Q-learning的核心是Q-table。Q-table的行和列分别表示state和action的值,Q-table的值Q(s,a)Q(s,...
Q-Learning它是强化学习中的一种 values-based 算法,是以QTable表格形式体现,在学习中遇到的任何操作存入QTable中,根据之前的学习选择当前最优操作,也可以根据设置的e_greedy机率随机选择。 Q-Learning的QTable标签更新公式: Q-Learning的计算步骤: 1.判断在当前位置可以有几种操作; ...