本研究提出了一种基于改进Q-Learning算法的新型路径规划方法，旨在提高智能体在复杂环境中的导航效率和准确性。通过引入动态学习率与探索策略优化，增强了算法面对未知或变化环境时的学习能力及适应性，为机器人技术、自动驾驶等领域提供了新的解决方案。
Q-Learning 是一种在强化学习领域广泛使用的算法。它通过让智能体在一个环境中尝试并探索来学习策略以实现目标最大化。强化学习关注如何基于环境反馈训练智能体采取最优行动序列，而路径规划是其重要应用场景之一，在机器人导航和自动驾驶车辆等领域尤为突出。
尽管传统的 Q-Learning 算法提供了一种有效的学习方法，但实际应用中也存在一些问题，例如过多的随机探索次数以及较慢的学习速度。为解决这些问题，引入了改进后的算法如动态搜索因子技术。该技术可以根据环境反馈来调整贪婪因子（greedy factor），从而在行动选择时决定是倾向于探索新可能性还是利用已知信息。
具体来说，在智能体未能成功找到目标路径的情况下，算法会增加随机性以避免陷入局部最优；而在需要增强目的性的场合下，则减少随机性并更加倾向选择最优动作。性能评估主要通过损失函数、运行效率、步骤数量和总回报来衡量。
ε-Q-Learning 是一种改进的 Q-Learning 算法，它通过对 ε-贪婪策略中的参数 ε 进行调整实现对智能体探索行为的动态调节。在 ε-Q-Learning 中，ε 通常是一个介于0到1之间的数，决定了智能体选择最优动作和随机探索的概率分布。
与传统 Q-Learning 相比，ε-Q-Learning 能找到更优路径，并且显著减少迭代搜索成本，在实际操作中提高运行效率和决策质量。此外，该算法通过降低计算成本使其适用于需要实时决策的复杂环境。
Q-Learning 算法引入了马尔可夫决策过程（MDP），这是一种解决随机性环境中决策问题的方法。在 MDP 框架下，智能体根据当前状态及可能达到下一个状态的概率分布来选择动作。通过更新 Q 值函数逐渐逼近最优策略。
路径规划任务中，智能体需依据当前位置、目标位置以及环境特性（如障碍物和距离）来决定下一步行动以到达目的地。该挑战在于如何制定一条既快速又安全的路线。
在实际应用中，为了提高Q-Learning算法效率与可扩展性，研究人员采用多种技术和策略。例如人工势场法通过模拟物理场引导智能体从起点到终点；BP Q-Learning 则是将神经网络和 Q-learning 结合以提升学习过程中的性能表现。
改进的 Q-Learning 算法及 ε-Q-Learning 在路径规划中展示了强化学习算法解决实际问题的巨大潜力。它们为智能体提供了有效策略，并奠定了在未来复杂动态环境中应用的基础，通过智能化地平衡探索与利用来解决问题。
5星
