基于改进RBF的Q算法路径规划仿真MATLAB：采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器

发表于 2023-11-25 16:03:13

基于改进RBF的Q算法路径规划仿真MATLAB：采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器人的局部路径规划，并引入资格迹，修改神经网络RBF的权值，使算法更有效地利用未知环境信息特征，以提高迭代过程中的收敛速度

文件列表：
17-04-13.tif
Activity.m
exportfig.m
filename.eps
hs_err_pid4776.log
inf.mat
InitrialQ.m
InitrialQ_Poe.m
MovRobot.m
MyAlgorithm.m
ndi2lin.m
PathPlanning.fig
PathPlanning.m
PlotStats.m
PlotSTD.m
Replay.m
Sensor.m
说明.txt
系统简介.txt

运行例图：

基于改进RBF的Q算法路径规划仿真MATLAB：采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器.zip (116.39 KB, 下载次数: 0, 售价: 30 积分)

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