基于Q学习算法和遗传算法的动态环境路径规划

发布时间：2018-01-04 10:07

  本文关键词：基于Q学习算法和遗传算法的动态环境路径规划　出处：《北京工业大学学报》2017年07期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对Q学习算法在动态连续环境中应用时因状态连续、数量过多,导致Q值表出现存储空间不足和维数灾的问题,提出了一种新的Q值表设计方法,并设计了适用于连续环境的R值和动作.不同于以状态-动作为索引,将时间离散化为时刻,以时刻-动作为索引来建立Q值表.将在某状态应选择某一动作的问题转化为在某时刻应选择某一动作的问题,实现了Q学习算法在动态连续环境中的应用.采用了先利用遗传算法进行静态全局路径规划,然后利用Q学习算法进行动态避障.整个方法为一种先"离线"后"在线"的分层路径规划方法,成功实现了移动机器人的路径规划.仿真结果验证了所提出方法的有效性.
[Abstract]:This paper presents a new Q - value table design method for Q - learning algorithm in dynamic continuous environment . A new Q - value table design method is put forward .

【作者单位】： 北京工业大学信息学部;北京工业大学计算智能与智能系统北京重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61573029) 北京市自然科学基金资助项目(4162012) 北京工业大学“智能制造领域大科研推进计划”资助项目
【分类号】：TP18;TP242
【正文快照】： 2.北京工业大学计算智能与智能系统北京重点实验室,北京100124)路径规划技术是机器人技术中的基础问题[1].静态环境下的机器人路径规划相对简单,但在环境时刻变化的动态环境中,原有的静态环境路径规划方法却不能很好地完成指定任务.在动态环境中需要根据传感器获得的实时环境

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1378055