Q-learning 是强化学习中一种经典且有效的方法,应用广泛,特别适合处理离散状态空间和动作空间的问题。 2 运行结果 部分代码: function [ Qtable] = QLearningFunction( name ) model = xlsread(name) % initial Q tables for up, right, down, left Q1 = zeros(size(model)); %up Q2 = zeros(size(mode...
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...
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 1 2 3 4 5...
y=randperm(30);state=y(1);%q learning ticforepisode=0:50000qma=max(q(state,:));ifqma~=0x=find(q(state,:)==qma);elsex=find(R(state,:)>=0);end%choose actionifsize(x,1)>0x1=RandomPermutation(x);x1=x1(1);end%update q matrix qMax=max(q,[],2);q(state,x1)=R(state,x1)...
一、强化学习之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,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...
本文将详细介绍Q-learning的MATLAB实现。 在开始编写代码之前,我们首先需要定义问题的环境。假设我们有一个迷宫,其中包含多个不同的房间。目标是从一个房间到达另一个房间,并且希望找到一条最优路径以避免撞墙或走弯路。 现在,我们将逐步实施Q-learning算法。首先,我们需要建立一个Q表格来存储每个状态和每个动作的Q值...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法,它属于无模型(model-free)学习方法,能够使智能体在未知环境中学习最优策略,无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中,智能体(如机器人
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...
MATLAB无人机集群路径规划(六):孔雀优化算法( Peafowl Optimization Algorithm, POA) 4785 -- 0:31 App 移动无人车自动路径规划之深度强化学习(Deep Reinforcement Learning) 267 -- 0:40 App MATLAB无人机集群路径规划(一):孔雀优化算法POA 428 -- 0:30 App ORCA SIM 仿真平台再升级,支持mujoco物理引擎,op...