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...
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现) 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 /> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述参考文献: 基于CNN-SVM的数据分类预测研究是一… 依然打开...
matlab num_states = ;状态的数量 num_actions = ;动作的数量 Q = rand(num_states, num_actions); 接下来,我们需要选择一个合适的起始状态,并执行以下步骤: 1.在每个时间步骤t: 2.选择当前状态s_t的动作a_t,根据ε-贪心策略选择,即以ε的概率选择最大Q值动作,以1-ε的概率选择随机动作。 3.执行动作...
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Q-learning算法的机器人迷宫路径规划研究是一项引人入胜的课题。Q-learning，一种基于强化学习的算法，旨在通过探索与利用策略，学习到最优行动策略，使机器人能够智能地在未知环境中寻找最短路径。迷宫路径规划中，机器人需从起点到达终点，Q-learning恰好能实现这一目标。构建迷宫环境模型，包括起点、...
一个简单的Q-Learning算法的综合示例,可以在Matlab仿真平台上实现。 Q-learning M2018-11-28 上传大小:982B 所需:48积分/C币 基于Q-learning的改进版强化学习算法 经过算法改进,实现了比Q学习更快的收敛速度,可以快速的找到最短路径,程序使用了matlab语言,适合初学者,也适合科研硕士研究。
可直接运行 基于MATLAB实现的机器人Q-Learning路径规划算法动态仿真设置起点和终点 动态图形显示 程序源代码.rar 基于MATLAB实现的机器人Q-Learning路径规划算法动态仿真设置起点和终点 动态图形显示 运行PathPlanning代码后,图形GUI界面设置起点和终点,还可以设置障碍,然后开始路径规划,可以动态绘制路线,最终从起点到达终点 ...
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算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每个状态动作对的价值。Q值表示在特定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法通过不断更新Q值函数来优化智能体...
matlab说话代码QLearning for Path Planning 这是用于路径规划的Q学习算法(代码+描述)的实现。 这是文件结构: QLearning for Path Planning |-- src |-- data |-- Distance.mat |-- Distance_bigmap.mat |-- NodeSide.mat |-- NodeSide_bigmap.mat |-- Planned |-- PlannedData.mat |-- PlannedData...
matlab 绘图的形状代码 Q学习的 Matlab 实现 本项目是基于迷宫环境. 与最短路径算法不同, Q学习算法使agent能够通过与环境交互(采取四个方向的动作), 计算从给定的起点到固定的终点的最短路径. 文件结构 readMaze.m: 读取迷宫数据, 目前存储为矩阵的形式 q_learning.m: Q学习的核心算法 plotMaze.m: 绘制平均...