基于Qlearning强化学习的机器人路线规划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）： 训练过程 测试结果 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 强化学习是机器学习中的一个重要领域，它主要研究智能体（agent）如何在环境中通过不断地试错来学习最优策略（policy&...
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Qlearning强化学习的小车弧线轨迹行驶控制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 Q-learning是一种离散时间强化学习算法，无需模型即可直接从环境中学习最优策略。当应用于小车弧线轨迹行驶控制时，其核心任务是让小车自主学习如何控制转向和速度，以在指定的曲线上稳定行驶。 2.1强化学习基础 强化学习的基本框架由四部分组成：环境（Environment）、代理（Ag...
m基于Qlearning强化学习的小车倒立摆控制系统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 基于Q-learning的强化学习方法应用于小车倒立摆控制系统，是通过让智能体（即控制小车的算法）在与环境的交互过程中学习到最优的控制策略，以保持倒立摆在不稳定平衡状态下的直立。Q-learning作为一种无模型的强化学习算法，特别适合解决这类动态环境下的决策问题。 Q-learning的核心在于学习一个动...
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。 ...
基于Qlearning强化学习的路径规划算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述 路径规划在机器人、自动驾驶等领域中具有重要应用。Q-learning是一种经典的强化学习算法，可以用于解决路径规划问题。本文介绍了基于Q-learning的路径规划算法，该算法可以在未知环境中学习最优路径，具有广泛的应用前景。Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，用于学习最优策略。在路径规划问...
基于Qlearning强化学习的倒立摆控制系统matlab仿真
1.算法描述 强化学习通常包括两个实体agent和environment。两个实体的交互如下，在environment的statestst下，agent采取actionatat进而得到rewardrtrt 并进入statest+1st+1。Q-learning的核心是Q-table。Q-table的行和列分别表示state和action的值，Q-table的值Q(s,a)Q(s,a)衡量当...
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