14、智能系统中的优化决策与医疗创新

智能系统中的优化决策与医疗创新

1. 机器人自主导航的优化决策

在机器人的自主导航领域，优化决策技术至关重要。许多强化学习（RL）算法基于状态的价值函数，它能基于未来预期奖励或预期回报进行估计。对于策略 $\pi$ 的状态 - 价值函数 $V^{\pi}(s)$ 由以下公式给出：
$\mathcal{E}V^{\pi}(s) = \left[\sum_{k = 0}^{T - 1} \gamma^k r_{t + k + 1} | S_t = s\right]$

所提出算法中的 Q 智能体与环境进行交互，它会根据从环境中观察到的学习策略来选择安全边界。通过奖励来评估所采取的动作是否良好，并记录智能体的状态 - 动作对的 Q 值，利用从环境中收到的奖励来更新 Q 值。

在实验设置中，采用 Q 学习训练来为机器人选择避免障碍物的参数。具体参数选择如下：
- $\epsilon = 0.9$
- 折扣因子 $\gamma = 0.8$
- 学习率 $\alpha = 0.8$
- 负奖励 $r_{negative} = -2.5$
- 正奖励 $r_{positive} = +0.5$

以下是具体的操作步骤：
1. 使用 ROS 节点在 TurtleBot3 中加载地图信息。
2. 地图创建完成后，使用启动文件进行 TurtleBot3 导航栈的配置。
3. 执行启动文件，运行导航栈并自动打开 RViz 工具进行可视化。

通过实验发现，随着算法学习率的增加，算法的性能提升，奖励也随之增加。随着训练轮数的增加，奖励的影响会逐渐收敛，在该方案中，奖励在 50 轮