1、部分代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 importmatplotlib.pyplotaspltfromQlearningimportQlearning#Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图chos=1node_num=36#当选择随机初始化地图时,自动随机生成node_num-1个城市# 创建对象,初始化节点坐标,计算每两点距离qlearn =...
3.1部分Python代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 importmatplotlib.pyplotaspltfromQlearningimportQlearning#Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图chos=1node_num=46#当选择随机初始化地图时,自动随机生成node_num-1个城市# 创建对象,初始化节点坐标,计算每两点距离qlea...
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每个状态...
Q-learning是一种基于强化学习的算法,通过探索-利用策略学习到一个最优的行动策略。在迷宫路径规划中,机器人需要在未知的环境中找到一条最短的路径从起点到终点,而Q-learning正是可以用来实现这一目标。 首先,你需要构建一个迷宫环境的模型,包括起点、终点、墙壁等障碍物。然后,你可以使用Q-learning算法来训练机器人...
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、...
在实际应用中，如无人机物流路径规划，Q-learning将问题简化为旅行商问题（TSP），旨在寻找最短路径，确保货物高效、安全和准确运输。通过修改代码中的参数，Q-learning已成功处理了TSPLIB的bayg29测试集，以及随机生成的城市实例，如22个城市和27个城市，输出了对应的最短路径。以下是部分Python代码示例，...
Di**se上传4.47 KB文件格式rarmatlabQ-learning仿真路径规划 强化学习中的一个重要里程碑就是Q学习算法,使用matlab 进行单步Q学习无障碍路径规划仿真,设学习次数为200. (0)踩踩(0) 所需:7积分 10分钟让你掌握Linux常用命令 2024-12-29 22:59:28
QtC++用动态规划,djistra,Astar,Qlearning实现的路径规划,地图用十字链表储存。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:3 积分 电信网络下载 上门服务-服务到家 2025-01-07 07:18:23 积分:1 STM32_HAL_SD_SDIO_fatfs 2025-01-07 07:10:13 积分:1 ESP_VFD_Clock 2025-01-07 07:09:20 积分:1 ...
三、Q-learning求解无人机物流路径规划 1、部分代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 import matplotlib.pyplot as plt from Qlearning import Qlearning #Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图 chos=1 node_num=36 #当选择随机初始化地图时,自动随机生成node_num-1...
三、Q-learning求解无人机物流路径规划 1、部分代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 importmatplotlib.pyplotaspltfromQlearningimportQlearning#Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图chos=1node_num=36#当选择随机初始化地图时,自动随机生成node_num-1个城市# 创建对象...