基于QLearning强化学习的较大规模栅格地图机器人路径规划matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印): 机器人行驶动作序列: Action_seqs = '下下下下右右下下下下下下下下下下下下右右上上上上上上上上上上上右右右下右下下下下下下右右上上上上右右右右右下右下下下下下右下右右上上上上上上上上上上上' 仿真操作步骤可参考程序配套的操作...

m基于Qlearning强化学习工具箱的网格地图路径规划和避障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。 ...

【路径规划】基于RRT+APF实现机器人二值地图动态避障算法附matlab仿真
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...

基于Astar算法的栅格地图最优路径搜索matlab仿真,可以修改任意数量栅格
1.算法描述 Astar算法是一种图形搜索算法,常用于寻路。它是个以广度优先搜索为基础,集Dijkstra算法与最佳优先(best fit)算法特点于一身的一种 算法。它通过下面这个函数来计算每个节点的优先级,然后选择优先级最高的节点作为下一个待遍历的节点。 AStar(又称 A*),它结合了 Dijkstra 算法的节点信息(倾向于距离起点较近的节点)和贪心算法的最好优先搜索算法信...

基于ACO蚁群优化算法的栅格地图避障路线规划matlab仿真
1.算法描述 蚁群算法是通过对自然界中真实蚂蚁的集体行为的观察,模拟而得到一种仿生优化算法,它具有很好的并行性,分布性.根据蚂蚁群体不同的集体行为特征,蚁群算法可分为受蚂蚁觅食行为启发的模型和受孵化分类启发的模型,受劳动分工和协作运输启发的模型.本文重点研究了前两种蚁群算法模型. 受蚂蚁觅食行为启发的模型又称为蚁群优化算法(ACO),是继模拟退火算法,遗传算法,禁忌搜索等之后又一启发式智能优...

m基于GA遗传优化的AGV栅格地图路径规划和避障matlab仿真
1.算法描述 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”,在算法中也即是以二进制编码的串。并且,在执行遗传算法之前,给出一群“染色体”,也即是假设解。然后,把这些假设解置于问题的“环境”中,并按适者生存的原则,从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制,再通过交叉,变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样,一代一代地进化,最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上,它就是问题的最优解。 ...

基于Astar算法的栅格地图目标最短路径搜索算法MATLAB仿真,带GUI界面
1.算法描述 Astar算法是一种图形搜索算法,常用于寻路。它是个以广度优先搜索为基础,集Dijkstra算法与最佳优先(best fit)算法特点于一身的一种 算法。它通过下面这个函数来计算每个节点的优先级,然后选择优先级最高的节点作为下一个待遍历的节点。 AStar(又称 A*),它结合了 Dijkstra 算法的节点信息(倾向于距离起点较近的节点)和贪心算法的最好优先搜索算法信...

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