m基于Q-Learning强化学习的路线规划和避障策略matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机器人）能够在动态变化的环境中，自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径，同时避开障碍物。 Q-...
m基于Q-Learning强化学习的迷宫路线规划策略matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，它能够使代理（Agent）在与环境互动的过程中学习最优策略，无需了解环境的完整动态模型。在迷宫路线规划问题中，Q-Learning被用来指导代理找到从起点到终点的最优路径，通过不断尝试和学习来优化其行为决策。 Q-Learning属于值函数方法，其核心思...
强化学习实战（四）基于强化学习的倒立摆控制策略Matlab实现(附代码) 二刷
本文将之前的一篇基于强化学习的倒立摆控制策略Matlab实现文章再次进行了扩充。问题描述 大多数先进控制技术都需要对过程及其环境有较深的了解，一般用拉普拉斯变换或动态微分方程来描述过程动态特性。然而在过程控制领域，许多系统过于复杂，或者其内在规律难以了解，因此很难得到过程的定量知识，也即无法建立起精确的数学模型，...
基于强化学习的倒立摆控制策略Matlab实现(附代码)
摘要当控制系统是复杂非线性系统时，设计一类优化控制器是非常复杂的。强化学习是从与控制对象的交互中学习优化策略。本文采取强化学习方法，在未知倒立摆数学模型情况下，通过输入输出数据，实现对倒立摆的控制1引言强化学习是一门决策学科，理解最佳的方式来制定决策。在工程控制当中有一门课程叫最优控制，与强化学习使用的方法有很大...
基于强化学习求解多臂赌机问题（softmax策略）附matlab代码
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