4 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 路径规划是指确定从起始点到目标点之间最佳路径的过程,通常涉及到考虑到环境、约束条件和优化目标等因素。强化学习是一种通过与环境交互来学习决策...
【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...
MATLAB 实现 单纯形算法 使用MATLAB 实现单纯形法。 函数接口: x0 是初始值,case = 0 表示有最优解,case = 1 表示无边界 解决如下线性规划标准形式问题: 算法伪代码: MATLAB 代码实现: 以如下范例测试函数准确性: 结果输出正确: 最优解为 x1=320 ,x2=360 ......
y=randperm(30);state=y(1);%q learning ticforepisode=0:50000qma=max(q(state,:));ifqma~=0x=find(q(state,:)==qma);elsex=find(R(state,:)>=0);end%choose actionifsize(x,1)>0x1=RandomPermutation(x);x1=x1(1);end%update q matrix qMax=max(q,[],2);q(state,x1)=R(state,x1)...
本文将详细介绍Q-learning的MATLAB实现。 在开始编写代码之前,我们首先需要定义问题的环境。假设我们有一个迷宫,其中包含多个不同的房间。目标是从一个房间到达另一个房间,并且希望找到一条最优路径以避免撞墙或走弯路。 现在,我们将逐步实施Q-learning算法。首先,我们需要建立一个Q表格来存储每个状态和每个动作的Q值...
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...
matlab说话代码QLearning for Path Planning 这是用于路径规划的Q学习算法(代码+描述)的实现。 这是文件结构: QLearning for Path Planning |-- src |-- data |-- Distance.mat |-- Distance_bigmap.mat |-- NodeSide.mat |-- NodeSide_bigmap.mat |-- Planned |-- PlannedData.mat |-- PlannedData...
包含四个.m文件：QLearning_Maze_Walk.m - 在选定迷宫上执行Q-learning算法的演示 Random_Maze_Walk.m - 用于比较的随机选择演示 Read_Maze.m - 读取并转换迷宫文件 Textscanu.m - 读取原始迷宫文本文件 提供两个迷宫文件：maze-9-9.txt、maze-61-21.txt。实现结果在下文展示。参考文献包括网络...
简介:本项目基于MATLAB 2022a,通过强化学习算法实现机器人在栅格地图中的路径规划。仿真结果显示了机器人从初始位置到目标位置的行驶动作序列(如“下下下下右右...”),并生成了详细的路径图。智能体通过Q-Learning算法与环境交互,根据奖励信号优化行为策略,最终学会最优路径。核心程序实现了效用值排序、状态转换及动作...
该算法通过不断地更新Q函数来估计状态-行动值函数的最优值,并利用该函数来制定最优策略。 程序设计 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...