移动机器人路径优化:基于强化学习(Q-learning)的移动机器人路径优化(提供MATLAB代码) 一、Q-learning算法 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...
总的来说,Q-Learning 是强化学习领域的一个重要里程碑,它为解决各种实际问题提供了一个简单而强大的框架,并且在理论研究和实际应用中都有着广泛的影响和应用。 2 运行结果部分代码: n_crash1 = 0; % total number of crash with Q-table n_crash2 = 0; % total number of crash with Nueral-Network re...
在强化学习框架下，Q-Learning通过不断迭代更新Q值函数，逐步逼近最优策略。其运行结果主要体现在智能体在未知环境中逐渐找到最优行动路径，并通过经验积累不断优化Q值函数。最终，智能体能够根据当前状态选择最佳动作，以最大化未来累积奖励。部分代码展示：n_crash1 = 0; % 记录使用Q表时发生的碰撞次数n_crash2...
这段测试代码将输出从起始状态到达终止状态的最优策略。 在本文中,我们逐步回答了关于Q-learning算法的MATLAB实现的问题。我们首先介绍了Q-learning的基本概念和算法步骤,然后给出了具体的MATLAB代码实现。通过这篇文章,我们希望读者能够更好地理解如何使用MATLAB实现Q-learning算法,并将其应用于其他问题中。©...
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 ...
1.算法仿真效果 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
MATLAB之智能计算 2024年01月14日 15:52 关注 一、Q-learning简介 Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下...
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...