基于模型，随机清洁机器人的迭代算法，结合强化学习和动态规划（随机）——一个MATLAB开发示例。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
该算法针对随机清洁机器人的基于模型的值迭代方法。这段代码展示了值迭代算法的一个极简化的实例，对于强化学习和动态规划领域的学习者而言，它提供了一个宝贵的入门点。随机清洁机器人马尔可夫决策过程（MDP）设定要求机器人同时完成收集废弃垃圾和为电池充电的任务。状态信息涵盖了机器人的位置，而动作则代表了其移动的方向。机器人具备向左或向右移动的能力。值得注意的是，第一个 (0) 状态以及最后一个 (5) 状态都被定义为终止状态。最终目标是确定一个最优策略，旨在最大化从任何初始状态出发获得的累积回报。以下是 Q-迭代（基于模型的值迭代动态规划）的具体实现。参考：算法 2-2，出自《使用函数逼近器的强化学习和动态规划》。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于模型的值迭代算法在随机清洁机器人中的应用：强化学习与动态规划实例-MATLAB开发

优质

本项目通过MATLAB实现基于模型的值迭代算法，应用于具有不确定性的随机清洁机器人系统中，结合强化学习和动态规划方法优化其路径选择和任务执行策略。这里介绍了一种基于模型的值迭代算法的应用实例——随机清洁机器人的问题。这段代码为初学者提供了一个简单的实现方式，有助于理解强化学习和动态规划的基本概念。在该场景中，清洁机器人需要收集用过的罐子，并且还需要定期充电以维持其运行状态。整个任务被建模成马尔可夫决策过程（MDP），其中每个状态表示机器人的位置信息；而动作则包括向左或向右移动的方向选择。特别地，编号为0和5的状态被视为终止状态。我们的目标是通过值迭代算法来寻找最优策略，在任何初始状态下都能最大化长期回报的累积价值。此代码实现了一个简化的Q-iteration过程（基于模型的价值迭代动态规划）。参考文献：《使用函数逼近器的强化学习与动态规划》中“算法2-2”的描述，作者包括Lucian Busoniu、Robert Babuska、Bart De Schutter和Damien Ernst。出版于2010年，由CRC Press出版社发行。

MATLAB中随机动态规划实例的代码

优质

本段落提供了一个在MATLAB环境中实现随机动态规划问题的具体代码示例。通过该案例学习者能够掌握如何利用MATLAB解决随机过程中的决策优化问题，适合初学者参考实践。以下是简化后的描述：请求提供一个随机动态规划的实例在MATLAB中的代码实现示例。如果需要进一步详细解释或特定功能的具体代码，请明确指出所需的功能细节或者应用场景，以便更好地提供帮助。

基于模型的策略迭代算法在确定性清洁机器人中的应用：强化学习实例分析-MATLAB实现

优质

本文通过MATLAB实现了基于模型的策略迭代算法在确定性环境下的清洁机器人的应用研究，并进行了详细的强化学习实例分析。这段代码实现了一个简单的策略迭代算法，对于强化学习和动态规划领域的初学者来说非常有用。在确定性清洁机器人MDP（马尔科夫决策过程）中，机器人的任务是收集用过的罐子并为电池充电。状态表示了机器人的位置，动作则描述了其移动的方向——可以向左或向右。第一个(1)和最后一个(6)的状态被视为终止状态。目标在于找到一个能够使从任何初始状态下获得的回报最大化的最优策略。这里展示的是基于模型的策略迭代动态规划（DP）算法的应用实例。参考文献为《使用函数逼近器的强化学习与动态规划》，作者包括Lucian Busoniu、Robert Babuska、Bart De Schutter和Damien Ernst，出版于2010年。

MATLAB源码精选——随机动态规划实例的代码

优质

本资源提供一系列精心挑选的MATLAB代码，专注于解决随机动态规划问题，为学习者和研究者提供实践案例与算法实现。随机动态规划（Stochastic Dynamic Programming, SDP）是一种在不确定环境中进行决策的数学方法，它结合了动态规划和概率论的理论。MATLAB作为一款强大的数值计算软件，是实现SDP的理想工具。“MATLAB源码集锦-随机动态规划的实例代码”提供了一些具体的实例，帮助用户理解并应用SDP。动态规划是优化问题的一种求解方法，通常用于解决多阶段决策过程，在这种过程中每个阶段的最优决策取决于前一阶段的选择。在随机环境下，未来的状态不仅依赖于当前决策，还受到随机事件的影响。SDP通过考虑所有可能的随机事件来寻找一系列最优策略，以期望最大化或最小化某个目标函数。在MATLAB中实现SDP通常包括以下几个步骤： 1. **状态定义**：确定系统的状态变量，这可以是系统参数、时间、资源量等，在MATLAB中这些可以通过向量或矩阵表示。 2. **决策规则**：每个时间步上选择一个动作或策略，这通常由函数或矩阵表示。 3. **状态转移概率**：定义从一个状态转移到另一个状态的概率，这是随机性的体现。在MATLAB中可以使用概率矩阵描述这一过程。 4. **奖励函数**：定义在特定状态下执行决策后的收益或成本，它直接影响目标函数的值。 5. **目标函数**：通常是最小化总成本或最大化总收入，并依赖于所有可能的状态和决策路径预期价值来确定最优策略。 6. **边界条件**：初始状态、最终状态以及各阶段决策约束是问题求解的重要组成部分。 7. **数值求解**：MATLAB提供了多种数值优化工具，如`fmincon`, `fminunc`或全局优化工具箱等，可以用来解决SDP问题。在提供的代码中，你可以看到如何设置和解决问题的各个部分。例如： - 初始化函数定义状态空间、决策空间及初始状态。 - 状态转移模型描述随机环境对系统的影响方式。 - 奖励函数根据具体情况来设定收益或成本计算方法。 - 动态规划算法实现可能包括贝尔曼方程迭代求解，或者采用线性规划或二次规划求解器的近似方法等。通过研究这些实例，学习者可以加深理解SDP，并能够将其应用于实际问题中。同时，MATLAB代码结构清晰，便于理解和修改，在教学和学习SDP方面具有很高的价值。

随机振动-MATLAB程序_PSD动态_random vibration_模态动力学_随机结构

优质

本资源提供基于MATLAB的随机振动分析程序，涵盖PSD（功率谱密度）计算、动态响应及随机结构模态动力学研究，适用于工程与科研应用。有几个关于随机振动和结构动力学求解的算法的基础程序可供参考，包括PSD法、PEM法、模态空间法以及虚拟激励法等。

基于遗传算法的随机规划研究（MATLAB）

优质

本研究运用MATLAB平台，探讨了遗传算法在解决随机规划问题中的应用，旨在优化决策过程并提高解决方案的鲁棒性。将刘宝碇书中关于考虑不确定性的遗传算法的C语言代码转化为MATLAB代码。

清洁机器人路径规划MATLAB仿真程序_rar_全覆盖算法_机器人覆盖_清洁机器人路径算法

优质

本资源提供了一套基于MATLAB仿真的清洁机器人路径规划程序，采用全覆盖算法优化机器人清扫效率与路径合理性。适用于研究及开发智能清洁设备。清洁机器人内螺旋算法仿真MATLAB程序采用内螺旋全覆盖算法。

Laird-Ware 随机效应模型：线性随机效应模型的拟合- MATLAB开发

优质

Laird-Ware随机效应模型是一种用于分析纵向数据的统计方法。本文档提供了如何使用MATLAB来实现和拟合这种线性随机效应模型的指南和代码示例。适合Laird-Ware线性随机效应模型。该模型假设对于每个主题 y=x*b+z*g+e，其中 x 和 z 是已知的 mxp 和 mxr 矩阵，b 是 px 1 参数向量，g 是具有均值为零的多元正态分布的 ar 向量，e 是相同独立正态且均值为零随机变量的向量。目的在于估计 b、g 的方差协方差矩阵以及 e 的方差。

随机移动模型的MATLAB仿真_随机移动模型_

优质

本研究通过MATLAB仿真分析了随机移动模型的行为特征和性能参数，为无线网络中的节点动态变化提供了理论支持与实践指导。随机方向移动模型描述为：节点首先在整个移动区域内随机选择一个位置作为初始位置。

基于深度强化学习与动态窗口方法的移动机器人路径规划.pdf

优质

本文探讨了结合深度强化学习和动态窗口法进行移动机器人路径规划的方法，旨在提高导航效率及避障能力。本段落探讨了移动智能机器人技术的发展与应用，并着重讨论了在复杂、动态环境中移动机器人的探索问题。路径规划算法是实现自主导航的关键技术之一，能够解决从起点到目标点的最快速度及最短距离的问题。文章提出了一种结合深度强化学习和动态窗口法的路径规划方法，旨在为机器人找到一条无碰撞且最优的行进路线。