基于阶段Q学习算法的机器人路径规划

杨秀霞; 高恒杰; 刘伟; 张毅

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基于阶段Q学习算法的机器人路径规划

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针对传统Q学习存在收敛速度慢、学习效率低等问题,提出一种基于阶段Q学习的机器人路径规划算法。首先基于环境规模设置每阶段探索步长,减少搜索重复度;其次设置奖励池和奖励阈值确保每一阶段为最优探索;最后组合阶段最优路径为全局最优路径。通过仿真实验表明,与传统Q学习算法相比,阶段Q学习算法提高了学习效率,提升算法的收敛速度,使得机器人在复杂环境中能够迅速找到无碰撞路径。

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来源
《兵器装备工程学报》 |2022年第5期|197-203|共7页
作者
杨秀霞; 高恒杰; 刘伟; 张毅;
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作者单位

海军航空大学岸防兵学院;

海军航空大学战勤学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
强化学习; 机器人; 路径规划; Q学习; 分阶段最优探索;

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