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...
上述代码中,我们定义了`perform_action`函数来执行动作并返回下一状态和奖励,以及`is_termination_state`函数来判断是否达到终止条件。 在经过足够的训练迭代后,Q-learning算法会收敛到一个最优的Q表格。我们可以使用这个Q表格来进行测试,并找到最优策略。 matlab 使用训练好的Q表格测试 current_state = 1;起始状态...
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...
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,...
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 ...
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...
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...
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...