Advertisement

基于MATLAB的Q-Learning路径规划性能仿真及程序操作视频

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目利用MATLAB平台进行Q-Learning算法的路径规划研究与仿真，通过视频演示具体编程步骤和运行效果。 基于MATLAB的强化学习QLearning路径规划性能仿真包括输出训练曲线以及小车行驶路径、避障过程的展示。注意事项：使用MATLAB 2022a或更高版本进行仿真，运行文件夹中的tops.m脚本。在运行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在的实际路径。具体操作步骤可参考提供的程序操作视频，并按照视频内容执行操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的Q-Learning路径规划性能仿真及程序操作视频
    优质
    本项目利用MATLAB平台进行Q-Learning算法的路径规划研究与仿真，通过视频演示具体编程步骤和运行效果。 基于MATLAB的强化学习QLearning路径规划性能仿真包括输出训练曲线以及小车行驶路径、避障过程的展示。注意事项：使用MATLAB 2022a或更高版本进行仿真，运行文件夹中的tops.m脚本。在运行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在的实际路径。具体操作步骤可参考提供的程序操作视频，并按照视频内容执行操作。
     
  • 基于Q-Learning的路径规划MATLAB仿真
    优质
    本研究利用Q-Learning算法在MATLAB环境中进行路径规划的仿真试验，旨在探索智能Agent如何通过学习优化其导航策略。 基于MATLAB的机器人路径规划仿真采用Q-Learning算法进行实现。
     
  • 带有GUI界面的基于Q-learning的机器人路径规划仿真及操作视频演示
    优质
    本项目展示了一个基于Q-learning算法的机器人路径规划系统，并通过图形用户界面(GUI)进行可视化仿真。包含详细的操作与效果视频演示，提供交互式学习体验。 基于Q-learning强化学习的机器人路线规划仿真采用带有GUI界面的设计，并支持障碍物设置。使用MATLAB 2022a或更高版本进行仿真操作。运行程序时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示为当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的程序操作视频，按照视频中的指导进行操作。
     
  • 基于Q-learning算法的最优路径规划Matlab仿真及A星算法对比+代码操作视频
    优质
    本项目采用Matlab平台，运用Q-learning算法进行最优路径规划，并与经典的A*算法进行性能比较。附带详细的操作和演示代码视频链接，帮助理解算法实现过程。 领域：MATLAB；内容：基于Q-learning算法的最优路径规划仿真，并与A星算法进行对比。包含代码操作视频。用处：适用于学习Q-learning算法及A星算法编程，适合本硕博等教研人员使用。运行注意事项：请确保使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试；运行时，请执行工程文件夹内的Runme_.m脚本而非直接调用子函数文件。同时请注意，在运行程序前需将当前工作目录设置为包含代码的路径，具体操作步骤可参考提供的视频教程。
     
  • 基于RBF改进算法的Q-Learning路径规划MATLAB仿真
    优质
    本研究提出了一种基于径向基函数（RBF）改进算法的Q-Learning路径规划方法，并通过MATLAB进行了仿真实验，验证了该方法的有效性和优越性。 基于RBF改进算法的Q-learning算法在MATLAB中的仿真研究
     
  • 基于Q-Learning的路径规划MATLAB仿真系统的自我测试
    优质
    本研究构建了一个基于Q-Learning算法的路径规划系统，并在MATLAB环境中进行了仿真验证和自我测试。通过该系统，可以有效地解决智能体在复杂环境下的最优路径选择问题。 使用Q-Learning算法实现任意障碍物环境下的路径规划，可以自由选择起点和目标点。这套程序适用于算法初学者以及进阶学习者，并且可以帮助学习者掌握MATLAB GUI界面的相关开发知识。在此基础上还可以进行算法改进，撰写并发表相关学术论文等。
     
  • 基于Q-Learning的路径规划应用（以MATLAB为例）
    优质
    本研究运用Q-Learning算法进行路径优化与决策，并通过MATLAB平台实现具体应用，旨在探索智能算法在路径规划中的高效解决方案。 针对已知环境中的路径规划问题，本段落提出使用Q-Learning方法帮助智能体在复杂环境中寻找最优路径。最终阶段包括查询 Q 表以选择最佳行动路径，并展示了训练完成后的时间、最小步数、最大奖励值等结果以及 Q 表的可视化、最短路径和整个训练过程。 Q-learning 是强化学习中的一种基于价值函数的学习方式，用于解决无模型的马尔可夫决策过程（MDP）问题。在 Q-Learning 中，代理尝试学习一个价值函数 Q(s, a)，它估计了从状态 s 采取动作 a 后所能获得的长期回报的价值。 Q-learning 涉及到多个关键要素：状态s、动作a、奖励信号r、Q值表（或称Q-table）、折扣因子γ以及学习率α。探索-利用策略是另一个重要组成部分，它决定了智能体在训练过程中如何平衡尝试新行动和重复已知的好行为之间的关系。 图1展示了 Q-Learning 的结构，在这个框架中，状态s代表代理与环境交互时所处的具体情况或配置的抽象表示。
     
  • 基于Q-learning的倒立摆控制系统的Matlab仿真及操作视频
    优质
    本项目采用Q-learning算法实现倒立摆系统的智能控制，在MATLAB环境中进行仿真，并录制了详细的操作视频以供学习参考。 注意事项：仿真图预览可参考博主博客中的同名文章内容。使用MATLAB 2022a或更高版本进行仿真，运行文件夹中的tops.m或者main.m文件。在运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在的路径。具体操作步骤可以观看提供的程序操作视频并按照视频指导进行。 1. 领域：MATLAB、Q-learning算法 2. 内容：基于Q-learning强化学习的倒立摆控制系统在MATLAB中的仿真及程序操作视频。 3. 用途：用于学习和研究Q-learning强化学习应用于倒立摆控制系统的编程技术。 4. 指向人群：适用于本科至博士阶段的学习与科研使用，以及企事业单位进行简单项目方案验证参考。
     
  • 基于Q-学习的路径规划MATLAB仿真系统
    优质
    本项目开发了一个基于Q-学习算法的路径规划MATLAB仿真系统，旨在通过智能决策过程优化移动机器人在复杂环境中的行进路线。 使用Q-Learning算法实现任意障碍物环境下的路径规划，并可自由选择起点和目标点。这套程序适合算法初学者及进阶学习者，同时也能够帮助学习MATLAB GUI界面的相关开发知识。在此基础上可以进行算法改进并发表相关学术论文等。
     
  • Matlab Q-Learning 无障碍路径规划模拟
    优质
    本项目利用MATLAB实现Q-学习算法，旨在为智能机器人或视障人士开发高效的无障碍路径规划模拟系统，优化行进路线以避开障碍物。 强化学习中的一个重要里程碑是Q学习算法。使用MATLAB进行单步Q学习的无障碍路径规划仿真，设定学习次数为200次。