基于遗传优化算法的多AGV栅格地图路径规划matlab仿真
1.程序功能描述 基于遗传优化算法的多AGV栅格地图路径规划matlab仿真,分别测试单个AGC的路径规划和多个AGV的路径规划问题。仿真输出路径规划结果以及收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 单个AGV 多个AGV (完整程序运行后无水印) 3.核心程序 figure; plot(...

基于BBO生物地理优化的三维路径规划算法MATLAB仿真
1.程序功能描述 基于BBO生物地理优化的三维路径规划算法MATLAB仿真,通过BBO优化算法,以及起点和终点坐标,获得三维空间避障路线规划,并输出BBO的优化收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 (完整程序运行后无水印) 3.核心程序 `` ...

基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真
1.程序功能描述基于DWA优化算法的机器人路径规划matlab仿真。给出路径规划和路径预测输出。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 for i=1:length(x) scatter(x(i),y(i),50,'red'); %路径规划给出的点 hold on end fx = 0; fy &#...

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...

基于RRT优化算法的机械臂路径规划和避障matlab仿真
1.课题概述 基于RRT优化算法的机械臂路径规划和避障,先通过RRT优化算法,计算避障路线,然后将机械臂根据规划好的路径进行移动。 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型版本:MATLAB2022a ```% 结尾添加终点Path_sm=cat(1,Path_sm,xyz2); subplot(1...

基于QLearning强化学习的机器人避障和路径规划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): 2.算法涉及理论知识概要 强化学习是一种机器学习方法,它使智能体能够在与环境交互的过程中学习如何采取行动以最大化累积奖励。Q-Learning是一种无模型的强化学习算法,特别适合于离散动作空间的问题。在机器人避障和路径规划中...

基于模糊神经网络的移动机器人路径规划matlab仿真
1.程序功能描述基于模糊神经网络的移动机器人路径规划 1.环境地图中的障碍物为静态、未知障碍物,可以随机设置。(一般设置5~7个,为计算简便设置成规则性状的障碍物) 2.机器人的行进方向为X轴的正方向,X轴逆时针旋转90°即为Y轴。两驱动轮之间的距离为50cm,驱动轮的直径为30cm。机器人的最大运动速度设为0....

基于强化学习的路径规划matlab仿真,对比QLearning和SARSA
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印): 2.算法涉及理论知识概要 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法,它使代理(agent)通过与环境互动,学习采取何种行动以最大化累积奖励。在路径规划问题中,强化学习被用于自动探索环境,找到从起点到终点的最佳路径。其中,QLearning和SARSA是两种经典的价值迭代方...

基于禁忌搜索算法的TSP路径规划matlab仿真
1.程序功能描述基于禁忌搜索算法的TSP路径规划,输出优化收敛曲线以及路线规划图。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序```for it = 1:Iteration it % 初始化本次迭代的最佳新解代价为正无穷bestnewsol.Cost = inf; % 遍历所有动作并尝试应用它们 for i = 1:Nact if TC(i...

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。 ...

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