从仿真实验可以看出,两种强化学习算法在平均路径长度上都经历了上升到下降的共同趋势。这是因为训练开始之初,无人机还未学习到正确的飞行策略,从而导致与障碍物相撞或没有收集完所有物联网产生的数据就电量耗尽,路径长度较短。随着与环境的不断交互,...
智能机器人作为人工智能的重要应用领域之一,其路径规划与控制技术的研究一直备受关注与追求。本毕业论文将基于强化学习算法,探索并实现智能机器人的路径规划与控制方法,以期在此领域取得突破性进展。 【第二章】智能机器人路径规划技术综述 2.1传统智能机器人路径规划方法的研究和现状 2.2强化学习在路径规划中的应用概述 ...
在本文中,我们的目标是最大化移动充电器的充电效率,由于充电路径规划是一个顺序决策问题,RL可以解决这个问题。在这种情况下,提出了一种基于典型无模型q学习的强化学习技术来寻找最优充电路径规划策略。算法框架如图2所示。智能体根据执行特定行为后获得的奖励来学习如何在环境中行为。特别是,智能体首先接收对环境的观察...
This algorithm can provide a theoretical reference for the autonomous path planning of greenhouse platforms.李潇宇张君华郭晓光伍纲Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
强化学习路径规划的复杂度 路径规划算法:基于狮群优化的路径规划算法- 附代码 文章目录 路径规划算法:基于狮群优化的路径规划算法- 附代码 1.算法原理 1.1 环境设定 1.2 约束条件 1.3 适应度函数 2.算法结果 3.MATLAB代码 4.参考文献 摘要:本文主要介绍利用智能优化算法狮群算法来进行路径规划。
基于最大熵多智能体强化学习的无人机安全路径规划方法.pdf,本发明公开了一种基于最大熵多智能体深度强化学习的无人机安全路径规划方法,包括:针对无人机群的协同路径规划问题,在预先假设条件的基础上搭建供无人机交互的强化学习空战仿真环境,完成参数的初始化设置;引入
本文方法首先通过贪婪策略确定充电点。然后使用强化学习技术进行充电路径规划，以提高充电效率。算法设计：网格化：对传感器网络所在区域进行网格化，将节点位置和移动充电器充电位置置于网格上。充电点确定：以节点位置作为充电点的初始位置，通过移动确定新的充电点，划分新的充电集群，并合并以减少充电点数量。...
深度强化学习,多智能..深度强化学习,多智能体,算法代码指导,计算机视觉 路径规划检测,分割,视频处理,估计,人脸,目标跟踪,图像&视频检索/视频理解,医学影像,GAN/生成式/对抗式,图像生成/图像合成,神经网络结
确定多智能体强化学习路径规划问题的具体方向和方法可以遵循以下步骤：明确问题范围：首先要确定问题的具体...
动态环境下基于强化学习的无人机任务路径规划主要依赖于对障碍物的检测、反应以及算法的优化。具体来说：障碍物检测与反应：无人机在进入工作状态的过程中，会遇到地形障碍物和信号障碍物的威胁。无人机会分析判断障碍物发出的信号的威胁区域、相对安全区域和安全区域，然后做出飞行路线改变动作，以确保无人...