【摘 要】
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随着人工智能技术的不断发展,机器人成为热门的研究方向。路径规划是机器人研究中的一个重要方向,是机器人到达目标地点,完成任务的首要目标,目前虽然已经提出了许多种优化算法来解决该问题,但使用强化学习算法对路径规划的研究还比较少。因此,本文主要研究蚁群算法和Q-learning算法在机器人路径规划中的应用。本文以Q-learning路径规划算法为基础,针对Q-learning算法前期搜索效率低,规划耗时
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随着人工智能技术的不断发展,机器人成为热门的研究方向。路径规划是机器人研究中的一个重要方向,是机器人到达目标地点,完成任务的首要目标,目前虽然已经提出了许多种优化算法来解决该问题,但使用强化学习算法对路径规划的研究还比较少。因此,本文主要研究蚁群算法和Q-learning算法在机器人路径规划中的应用。本文以Q-learning路径规划算法为基础,针对Q-learning算法前期搜索效率低,规划耗时较长,甚至不能找到完整可行路径的情况,对Q-learning算法进行优化,核心思想是对其Q值表进行初始不均匀分布。在栅格法建模的情形下,考虑到Q-learning算法的Q值表结构和蚁群算法的信息素矩阵的结构相同,意义相近,因此作为两种算法的结合点。再对基本蚁群算法进行改进,与Q-learning算法进行算法融合。在完成上述改进策略后,在MATLAB上进行仿真验证。在二维环境下设计了三组实验,分别是障碍物比例为0.2、0.4和0.5比例的环境下对蚁群算法、改进蚁群算法、Q-learning算法和蚁群Q-learning算法进行仿真实验,结果证明了在环境比较简单的情况下,Q-learning算法、改进蚁群算法和蚁群Q-learning算法都能找到最优解,算法差别不大,但在环境变更复杂的情况下,蚁群Q-leaning算法有较好的求解精度和搜索效率。最后在三维环境中验证本文提出的蚁群Q-learning算法的优越性,通过建立三维空间模型,对改进蚁群算法和蚁群Q-learning进行仿真验证。并设置不同的起点和终点多次实验,实验结果证明了蚁群Q-learning算法具有更高的求解精度,并且能更好的适应复杂的环境情况,在不同环境下都有较好的表现。
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