基于禁忌搜索算法的TSP路径规划matlab仿真
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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...
基于粒子群算法求解带时间窗的+带容量的车辆路径规划问题（惩罚成本）附Matlab代码
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基于Dijkstra、A*和动态规划的移动机器人路径规划（Matlab代码实现）
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人工势场路径规划研究（Matlab代码实现）
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【路径规划】基于信息素驱动的机器人群动态巡逻附matlab代码
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【无人机路径规划】基于天牛须算法BAS实现三维路径规划附matlab代码
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【路径规划】基于海鸥优化算法实现栅格地图机器人路径规划附matlab代码
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路径规划算法：基于斑点鬣狗优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码
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