【摘 要】
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机器人在当代日常生活和工作中逐渐成为重要角色,尤其在某些极端情况下,机器人可以用于搜救行动以减少额外伤亡并提高救援效率。在研究中,强化学习,特别是其中的q学习,常被用
【基金项目】
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国家自然科学基金(61601376);重庆市基础与前沿技术研究专项(cstc2016jcyjA0547);重庆市博士后特别资助(Xm2017039);西南大学博士基金(SWU116005)的资助
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机器人在当代日常生活和工作中逐渐成为重要角色,尤其在某些极端情况下,机器人可以用于搜救行动以减少额外伤亡并提高救援效率。在研究中,强化学习,特别是其中的q学习,常被用于未知环境中机器人的寻路任务。然而,基础的强化学习常常面临低效和盲目的问题。本文提出了一种新的寻路算法,MRNS q学习。通过结合奖赏塑造q学习和忆阻RBF神经网络的优点,此方法可提高学习效率并加快收敛速度。除此以外,文中同样给出了MRNS q学习的一种硬件架构。最后,一系列仿真结果证明了此算法的高效及显著优点。
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