找回密码
 立即注册

基于改进RBF的Q算法路径规划仿真MATLAB:采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器

[复制链接]
发表于 2023-11-25 16:03:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
基于改进RBF的Q算法路径规划仿真MATLAB:采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器人的局部路径规划,并引入资格迹,修改神经网络RBF的权值,使算法更有效地利用未知环境信息特征,以提高迭代过程中的收敛速度

文件列表:
17-04-13.tif
Activity.m
exportfig.m
filename.eps
hs_err_pid4776.log
inf.mat
InitrialQ.m
InitrialQ_Poe.m
MovRobot.m
MyAlgorithm.m
ndi2lin.m
PathPlanning.fig
PathPlanning.m
PlotStats.m
PlotSTD.m
Replay.m
Sensor.m
说明.txt
系统简介.txt

运行例图:
01.gif


基于改进RBF的Q算法路径规划仿真MATLAB:采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器.zip (116.39 KB, 下载次数: 0, 售价: 30 积分)


回复

使用道具 举报

小黑屋|获取积分|网站地图|必过源码 ( 湘ICP备2020019413号-2 )

GMT+8, 2024-11-25 18:24 , Processed in 0.069018 second(s), 28 queries .

Powered by Biguo100

2006-2023 Biguo100 Team

快速回复 返回顶部 返回列表