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qlearn = Qlearning(alpha=0.5, gamma=0.01
通过Q - Learning,机器人可以学习到从初始位置到目标位置的最优路径规划策略。在机器人路径规划问题中,机器人即为智能体,其所处的大规模栅格地图及相关物理规则等构成了环境 。智能体通过传感器感知环境的状态,并根据学习到的策略在环境中执行动作,如向上、向下、向左、向右移动等,环境则根据智能体的动作反馈相应的...
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下采取每个动作的价值,即Q值。在迷宫路径规划问题中,状态通常...
在每个时间步,Q-learning根据以下更新规则更新Q值: 3.2 基于Q-learning的路径规划算法设计 在路径规划中,状态可以表示机器人所处的位置坐标,动作可以表示机器人可以向上、下、左、右等方向移动。将Q值初始化为一个小的随机值或零。 可以通过逐渐减小学习率和折扣因子,或者使用不同的策略来调优算法,以实现更好的性能...
技术标签: 板块4:神经网络/深度学习 MATLAB Qlearning 路径规划 机器学习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。我们将房间编号为房间0到房间4,楼层的外部可以被看作是一间大房间,编号为5。注意到房间1和房间4可以直接通到房间5。可能在任意一间房间中放置一个智能体...
本发明公开了一种基于Q‑Learning的移动机器人新型智能路径规划方法,包括如下步骤:根据已知静态二维空间建立栅格地图,设置栅格序号,选择起始点S和目标点E;所述栅格地图中包括可行空间和障碍物;采用Q‑learning算法获取移动机器人的全局初始路径关键节点,以及全局初始规划的路径,移动机器人根据传感器模块检测位置障碍物信息...
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。
局部路径规划是智能船舶在未知环境下航行的重要组成部分.本文基于Q-Learning强化学习算法,提出改进QLearning算法,用于解决传统算法在局部路径规划中存在的收敛速度慢,计算复杂度高,易陷入局部优化的问题.在该算法中,运用势场信息对Q值表进行简单初始化,使其对目标点有一定的基础导向.此外,考虑到船舶艏向角,在二维的位置...
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 1233、弹幕量 0、点赞数 16、投硬币枚数 4、收藏人数 20、转发人数 2, 视频作者 MATLAB之智能计算, 作者简介 代码交流添