一般地,TSP问题可描述为:一个旅行商需要拜访n个城市,城市之间的距离是已知的,若旅行商对每个城市必须拜访且只拜访一次,求旅行商从某个城市出发并最终回到起点的一条最短路径。 三、Q-learning求解物流配送路径规划 3.1部分Python代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 importma...
Q-learning算法的目标是通过不断更新Q值表格,使得智能体能够在环境中找到最优策略,以最大化累积奖励。 二、无人机物流路径规划 无人机物流路径规划是指利用无人机进行货物运输时,通过算法和技术使其无人机将所有货物运送到指定位置,并返回起点,并得到最优飞行路径,以实现高效、安全和准确的货物运输。无人机物流路...
强化学习求解TSP问题思路新颖,具有一定优势。 三、Q-learning求解无人机物流路径规划 1、部分代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 importmatplotlib.pyplotaspltfromQlearningimportQlearning#Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图chos=1node_num=36#当选择随机初始化地图时...
智能体是路径规划算法的核心部分,它根据当前状态选择下一个动作,并更新 Q 表。 classAgent:defget_action(self,state):# 根据当前状态选择下一个动作passdefupdate_q_table(self,state,action,reward,next_state):# 更新 Q 表pass 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 步骤3:实现 Q-Learning 算法 Q-Learning ...
(5)Q-learning算法源码(以路径规划为例) 算法代码划分为以下三个部分(部分代码根据网络代码修改、整理): 主函数(main.py): from map import Maze #分别从map.py和Q-learning.py导入环境地图和q-learning核心算法 from RL_brain import QLearningTable #定义update函数,整个Q-Learning学习过程的主文件,用于调试计...
Q-Learning多点之间路径规划 引言 在现实生活中,我们经常需要进行路径规划,比如寻找最短路径、最优路径等。而在计算机科学领域,路径规划问题也是一个经典的研究课题之一。本文将介绍一种基于Q-Learning算法的多点之间路径规划方法,并使用Python编写实例代码进行演示。
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 强化学习是一种机器学习方法,它使智能体能够在与环境交互的过程中学习如何采取行动以最大化累积奖励。Q-Learning是一种无模型的强化学习算法,特别适合于离散动作空间的问题。在机器人避障和路径规划中,Q-Learning可以帮助机器人学习如何在未知...
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强化学习的机器人路线规划仿真 1.算法概述 假设我们的行为准则已经学习好了, 现在我们处于状态s1, 我在写作业, 我有两个行为 a1, a2, 分别是看电视和写作业, 根据我的经验, 在这种 s1 状态下, a2 写作业 带来的潜在奖励要比 a1 看电视高, 这里的潜在奖励我们可以用一个有关于 s 和a 的Q ...