4、DQN 的改进 4.1 Target Network 原始的 DQN 使用的是图5的模型结构,将其换一下形式,改成下图6的形式。输入为 (s_t, a_t) 时输出为 Q^\pi(s_t, a_t) ;输入为 (s_{t+1}, \pi(s_{t+1})) 时输出为 Q^\pi(s_{t+1}, \pi(s_{t+1})) 。将右侧的 model 称为 Target Netword,...
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 ...
本发明公开了一种融合先验知识的改进Q‑learning路径规划算法,其特征在于:包括以下步骤:S1:建立格栅地图,融入先验知识初始化状态值;S2:初始化算法参数;S3:计算已运行当前幕成功到达目标位置次数,并基于该次数动态调整贪婪因子ε;S4:生成随机数p,比较p和ε;S5:如果p (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明...
课题选用强化学习算法中经典的Q-Learning算法,并结合不同的控制对象为实验模型,在已有强化学习算法的基础上加以改进,将Q-learning算法中的状态模糊化。此外结合神经网络,提出了自己的研究模型和见解。将这些改进应用到走迷宫寻优、倒立摆系统控制、中和反应控制及电梯群控器的调度中。主要研究成果包括以下四个方面: 1、...
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...
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...
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...
柔性作业车间调度是目前加工系统中的一个重要调度问题,对于该问题的解决方法大都存在速度较慢等缺陷,提出一种改进的Q-learning算法,设计了动态的状态空间及动作集,通过引入"Sigmoid"函数作为动态选择策略改进Q-learning算法,使改进后的算法前期随机选择动作,后期在随机选择动作和选择奖励值最高的动作中动态变化,有效改善了...