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基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)的智能无人车在复杂环境下的路径规划研究MATLAB 1137 -- 0:20 App 基于MATLAB的移动扫地机器人路径规划之强化学习(Reinforcement learning,RL) 2570 -- 0:42 App (四)七种优化算法求解无人机路径规划MATLAB 1042 -- 4:54 App 基于强化学习的无人车路径规划MATLAB...
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...
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...
移动无人车自动路径规划之深度强化学习(Deep Reinforcement Learning) 4576 -- 0:14 App 无人机三维路径规划MATLAB 1186 -- 0:47 App 基于强化学习(Reinforcement learning,RL)的移动机器人路径优化MATLAB 2359 -- 0:42 App (二)七种优化算法求解无人机路径规划MATLAB 1171 -- 0:20 App 基于MATLAB的移动...
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