机器人在最终路径下的转向及移动次数为 200 三、完整MATLAB代码私信up主
机器人在最终路径下的转向及移动次数为 200 三、完整MATLAB代码
1 概述 基于Q-learning算法的迷宫路径规划是一个经典的强化学习问题。Q-learning是一种基于价值迭代的强化学习算法,用于学习如何在给定的环境中做出最佳的动作,以获得最大的累积奖励。 在迷宫路径规划中,迷宫可以被建模成一个网格世界,其中包含了起点、终点以及障碍物。Q-learning算法通过不断地与环境进行交互来学习到...
完整源码和数据私信博主回复Q-learning机器人路径规划算法(Matlab) 参考文献 [1] 基于人工势场结合快速搜索树APF+RRT实现机器人避障规划附matlab代码 [2] 基于蚁群算法求解栅格地图路径规划问题matlab源码含GUI
基于强化学习的径规划MATLABCode:https://mbd.pub/o/liang/work代码链接:https://pan.baidu.com/s/11I6eMyMU3k-UHfUu1O_mIA提取码:1234, 视频播放量 902、弹幕量 0、点赞数 16、投硬币枚数 4、收藏人数 13、转发人数 1, 视频作者 MATLAB之智能计算, 作者简介 代码交流添加
看到一个简单有趣的Q learning例子,写了段matlab代码实现一下。有兴趣的请先阅读原文链接 dbstopiferror%stop at the errorifit happens%Initializationepisode_num=100;%Iterationtime of exploration state_num=6;%Roomnumber(including the hall)gamma=0.8;%discount factor%100:Arrivalthe hallReward_table=[-1-1...
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、...
基于Qlearning的室内路径规划控制算法的matlab程序,1.问题描述:假设我们的楼层内共有5个房间,房间之间通过一道门相连,正如下图所示。
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。
基于Qlearning深度强化学习的最小化OBSS干扰的matlab仿真_优化过程为20round,matlab2021a测试。 基于Qlearning深度强化学习的最小化OBSS干扰的matlab仿真_优化过程为20round,matlab2021a测试。 上传者:ccsss22时间:2022-05-01 Delft_MountainCar-master_Qlearning+matlab_matlab_机器人_matlab神经网络强 ...