【Q-Learning算法+神经网络】1小时搞懂深度强化学习DQN算法原理及训练!轻松进行DQN算法改进及应用技巧!共计16条视频,包括:1 算法原理通俗解读、2 目标函数与公式解析、3 Qlearning算法实例解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
3.2 DQN 算法过程 4、DQN 的改进 4.1 Target Network 4.2 Exploration 4.3 Replay Buffer 4.4 DQN 改进算法的算法过程 Reference DQN 的全称是 Deep Q-Network,其中的 Q 就是指 Q-Learning。 从名字上就能看出,该方法指的是把 Q-Learning 和 DNN[Deep Neural Network] 结合起来。所以这两种方法没有本质区别,...
Q_learning强化学习算法的改进及应用研究共3篇Q_learning强化学习算法的改进及应用研究1强化学习是机器学习中的一种重要手段,用于训练机器代理在环境中执行动作,以实现某种目标。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互获得奖励信号,通过不断训练学习如何做出最优的决策。Q-learning算法是强化学习中常用的算法之一,但是它...
有许多问题值得研究。本课题选用强化学习算法中经典的Q learning算法,对原有算法进 行改进,提出自己的模型和见解,引入启发式奖赏函数,将改进算法应用与路径规划,并 通过实验仿真验证了算法的有效性。 一、文章介绍了强化学习的发展历史,并对国内外的研究现状做以介绍,指出强化学 ...
摘要:日益频繁的鸟类活动给输电线路的安全运行带来了极大威胁,而现有拟声驱鸟装置由于缺乏智能性,无法长期有效驱鸟。为了解决上述问题,本文提出基于改进Q-learning算法的拟声驱鸟策略。首先,为了评价各音频的驱鸟效果,结合模糊理论,将鸟类听到音...
基于改进Q-learning算法的移动机器人路径规划 井征淼;刘宏杰;周永录 【期刊名称】《火力与指挥控制》 【年(卷),期】2024(49)3 【摘要】针对传统Q-learning算法应用在路径规划中存在收敛速度慢、运行时间长、学习效率差等问题,提出一种将人工势场法和传统Q-learning算法结合的改进Q-learning算法。该算法引入人工势...
本发明提供的技术方案是:一种改进q-learning算法的b样条平滑曲线路径规划方法,包括以下步骤:3、步骤一:用q-learning算法进行路径搜索规划:4、1.1定义状态:包括动作空间、奖励函数和q值函数;5、1.2不断更新q值函数来优化策略;6、1.3使用q-learning算法来训练q值函数;7、步骤二:利用b样条曲线算法进行路径平滑处理,对...
改进Q-Learning 算法在路径规划中的应用 高乐, 马天录, 刘凯, 张宇轩 【摘要】摘要: 针对 Q-Learning 算法在离散状态下存在运行效率低、 学习 速度慢等问题, 提出一种改进的 Q-Learning 算法。改进后的算法在原有算法基 础上增加了一层学习过程, 对环境进行了深度学习。在栅格环境下进行仿真实验, 并成功地...
摘要 在传统的Q-学习算法上,提出了一种改进算法ε-Q-Learning,并应用到路径规划中。引入了动态搜索因子,其根据环境的反馈来动态调整贪婪因子ε,如果一次从起点到终点的探索失败,则通过增大ε来使下一次探索的随机性增大,以...展开更多 Traditional Q-Learning algorithm has the problems of too many random ...
首先,改变传统Q-learning算法的搜索方式,由原先的8方向变成16方向;利用模拟退火算法对Q-learning进行迭代优化;通过路径节点优化算法进行节点简化,提高路径平滑度.然后,提取改进Q-learning算法规划路径的节点,将其作为DWA算法的临时目标,前进过程中,能够实时躲避环境中出现的动静态障碍物.最终实验结果表明:融合算法具有较好...