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    基于深度強化學習的機器人路徑規劃方法

    685   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:01:15
    針對強化學習中Q?learning算法在復雜環境下難以進行路徑規劃的問題，將深度卷積神經網絡的特征提取能力與強化學習的決策能力相結合，提出了一種基于深度強化學習的改進算法。該方法用值函數近似法代替Q?learning中的動作值函數，設計了包含4層結構的深度卷積神經網絡，以網絡的輸出代替傳統的Q值表，解決了Q?learning在狀態空間較大時產生的維數災難問題。在柵格環境下進行仿真實驗，結果表明該方法相較于Q?learning算法能夠在復雜的環境下進行路徑規劃，并在新的測試集上取得了87%的識別率，具有較強的泛化能力。
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