粒子群算法的具体描述为:在空间中首先随机给出一群粒子,每个粒子都有自己的位置与速度属性,根据具体的优化目标,规定粒子的适应度计算函数,通过不断更新粒子的位置与速度属性进行迭代,将整个粒子群的最优适应度逐渐提高,最终得到近似的问题最优解。 2. 算法实现流程 (1)粒子群初始化 首先确定粒子群的粒子个数n,最...
随着深度学习(Deep Learning, DL)和强化学习(Reinforcement Learning, RL)技术的迅速发展,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)算法开始在移动机器人路径规划和避障领域展现出其强大的潜力。深度强化学习结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,使得机器人能够在未知或动态变化的环境中进行有效的路径规划。
3.1在无人驾驶领域,智能体需要根据环境变化动态规划最佳路径,基于深度强化学习的路径规划算法可以帮助车辆实现自主导航和避障。 3.2在仓储物流中,智能体需要规划最优的货物搬运路径,基于深度强化学习的路径规划算法可以提高仓储管理效率。 3.3在游戏领域,智能体需要寻找最佳游戏策略,基于深度强化学习的路径规划算法可以帮助游...
机器人路径规划是机器人导航所必须的课题,对于机器人能否自主定位、避障、规划路径至关重要。本文将介绍基于深度强化学习的机器人路径规划算法研究。 一、基本原理 深度强化学习通过设计一个智能体来达成某个目标,其学习方式类似于人的行为方式,也是通过与环境的交互,不断试错,在实践中获得经验,并加以总结和应用。强化...
基于深度强化学习的路径规划算法的基本思路是,使用深度神经网络来拟合状态-动作值函数(Q函数),并通过强化学习的框架来训练网络。在每个时间步,机器人根据当前状态选择一个动作,并通过环境的反馈来更新网络参数,以逐步优化路径规划的性能。 三、实验结果与应用 ...
1.基于输出层添加噪声的DQN算法的无人车路径规划 选择Gazebo仿真环境,使用基于机器人操作系统搭建的差速式无人车进行仿真实验。 ROS无人车 GAZEBO仿真环境 为了验证在输出层添加噪声的DQN算法在无人车路径规划中的有效性,采用Python语言在Gazebo仿真环境中对Q-Learning算法、DQN算法、三层全连接层都添加高斯噪声的DQN算...
DQN(Deep Q-Network)是一种深度强化学习算法,可以用于路径规划问题。路径规划是指在给定的环境中找到从起点到目标点的最优路径。 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...
基于深度强化学习哈里斯鹰算法的路径规划 哈里斯鹰算法存在容易早熟,陷入局部最优陷阱,稳定性较差等问题.为了提升算法性能,本文提出了一种利用深度确定性策略梯度算法(DDPG)改进的哈里斯鹰算法.该改进将深度强... 曾宁坤,胡朋,梁竹关,... - 《电子测量技术》 被引量: 0发表: 2023年 基于深度强化学习的智能路径规...
针对现有的路径规划算法效率低的问题,根据奖励函数和多层感知机提出一种基于深度强化学习的路径规划算法.考虑到环境的复杂程度,为了降低过拟合的概率,因此神经网络选择较优的动作,提出以多层感知机为基础的深度Q网络算法(Deep Q-learning Network,DQN).为了得到动态的奖励值,该算法根据目标的相关信息改进奖励函数,根据...
针对这些问题,提出了一种基于LSTM-PPO的智能体三维路径规划算法.利用虚拟射线探测仿真环境,并将收集到的状态空间和动作状态引入长短时记忆网络.通过额外的奖惩函数和好奇心驱动让智能体学会跳跃通过低矮障碍物,避开大型障碍物.利用PPO算法的截断项机制使得规划策略更新的幅度更加优化.实验结果表明,该算法是可行的,...