目录
- 效果一览
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考文献
效果一览
基本介绍
Q-learning机器人路径规划算法
机器人路径规划，机器人路径避障。求解常见的路径规划问题。内含算法的注释，模块化编程。
强化学习中的价值学习算法是一类重要的强化学习算法，它们通过学习价值函数来指导智能体的行为选择。价值函数表示在特定状态下，智能体采取不同行动所能获得的长期累积回报的期望值。Q学习是一种基于状态-行动值函数（Q函数）的强化学习算法。在每个时间步，Q学习通过更新Q函数来改善策略。该算法通过不断地更新Q函数来估计状态-行动值函数的最优值，并利用该函数来制定最优策略。
程序设计
- 完整源码和数据私信博主回复Q-learning机器人路径规划算法（Matlab）
参考文献
[1] 基于人工势场结合快速搜索树APF+RRT实现机器人避障规划附matlab代码 [2] 基于蚁群算法求解栅格地图路径规划问题matlab源码含GUI
