【MATLAB教程案例66】基于Q-learning强化学习的智能体栅格地图路线规划matlab仿真

最新推荐文章于 2025-04-01 18:22:13 发布
最新推荐文章于 2025-04-01 18:22:13 发布
阅读量1.1k 收藏
点赞数
分类专栏： ★教程1:matlab入门100例 文章标签： matlab Qlearning 强化学习 matlab教程 matlab入门案例
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ccsss22/article/details/128403162
版权
本教程通过MATLAB 2022b讲解Q-learning强化学习，创建网格世界环境，并实现智能体的训练与测试。通过rlPredefinedEnv和rlTable函数创建代理，最终展示智能体从[2,4]到[4,4]的路径规划。" 107433768,9537809,边界感知显著性目标检测：Attentive Feedback Network解析,"['机器学习', '深度学习', '图像处理', '目标检测']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》

目录

1.软件版本

2.Q-learning强化学习

3.matlab编程实现

3.1创建网格世界环境

3.2创建Qlearning代理

3.3 创建智能体

3.4训练参数

3.5训练

3.6测试

1.软件版本

matlab2022b

       关于强化学习的相关工具箱函数，在matlab2022b中得到了较好的支持，故我们使用这个版本作为学习版本使用

2.Q-learning强化学习

        强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的方法论之一࿰

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【强化学习】基于Qlearning强化学习的机器人栅格地图障碍物规避路线规划仿真,带GUI界面
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
01-17 556
①强化学习是做出最佳决策的科学。它可以帮助我们制定活的物种所表现出的奖励动机行为。比方说，你想让一个孩子坐下来学习考试。要做到这一点非常困难，但是如果每次完成一章/主题时都给他一块巧克力，他就会明白，如果他继续学习，他会得到更多的巧克力棒。所以他会有一些学习考试的动机。②孩子代表着Agent代理。奖励制度和考试代表了Environment环境。今天的题目是类似于强化学习的States状态。所以，孩子必须决定哪些话题更重要（即计算每种行为的价值）。
基于matlab的Qlearning强化学习室内路径规划控制算法仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
11-13 993
强化学习与监督学习不同之处在于,它不需要教师信号,又不同于仅能完成极其有限功能的无监督学习在学习过程中得不到任何提示,它强调与环境的交互过程中获得评价性反馈信号,利用评价信息来实现行为决策的优化。它采用人类和动物学习中的“行动—评价—改进”机制,与动物学习理论、认知科学、自动学习机等有密切的关系,对于求解无法获得教师信号的复杂优化与决策问题具有更广泛的应用前景,近年来在人工智能研究领域受到了国内外学者越来越多的重视。
【强化学习】使用迷宫的强化学习 （Q-Learning） 算法（Matlab实现）
最新发布
你的Matlab小助手
04-01 1579
4. 更新 Q 表：根据当前状态、选择的动作、获得的奖励以及新状态下的最大 Q 值，使用 Q - Learning 的更新公式更新当前状态 - 动作对的 Q 值。迷宫问题是强化学习中一个经典且直观的测试场景，它模拟了智能体在复杂环境中寻找最优路径的过程，通过在迷宫中应用 Q - Learning 算法，能够深入理解强化学习的基本原理和工作机制，同时为解决更复杂的实际问题提供理论基础和实践经验。未来，随着研究的深入和技术的进步，Q - Learning 算法将不断完善，为推动人工智能领域的发展做出更大贡献。
GridMap: 一个用于强化学习 (reinforcement learning) 训练的二维连续坐标栅格地图
风海流的豪赌
05-10 2576
大家好, 我刚刚做了一个简单的2D连续坐标栅格地图, GridMap. 我们使用GridMap进行我们的强化学习 ( reinforcement learning )算法验证. 在GridMap中, 用户可以创建一个起始block和一个终止block, 另加多个障碍block. 虽然称为栅格图, 但agent坐标是连续值. 用户可以定义不同block类型的reward/penalty值. 地图和...
基于matlab的强化学习QLearning路径规划性能仿真 +程序操作视频
05-26
基于matlab的强化学习QLearning路径规划性能仿真 +程序操作视频 输出训练曲线,以及小车行驶路径，避障过程。 注意事项（仿真图预览可参考博主博客里面"同名文章内容"。）： 使用matlab2022a或者高版本仿真，运行文件夹中的tops.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。
matlab工具箱_MATLAB大法好---强化学习工具箱探索
weixin_39524741的博客
11-17 1563
开始前，先附上Mathwork强化学习Toolbox介绍的官方页面；https://ww2.mathworks.cn/products/reinforcement-learning.html Brain大佬真传：https://www.youtube.com/watch?v=Wypc1a-1ZYA&list=PLn8PRpmsu08rVoOEEaF3xtSQCLg4E0rtK&...
【QLearning路径规划】QLearning强化学习机器人栅格地图路径规划【含Matlab源码 9755期】.zip
12-07
Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...
基于Qlearning的机器人栅格地图路线规划仿真,带GUI界面
10-13
1.版本：matlab2021a，我录制了仿真操作录像，可以跟着操作 2.领域：Qlearning障碍...3.内容：机器人栅格地图路线规划仿真,带GUI界面,产生栅格地图,人工布置起点终点以及障碍物位置。 4.适合人群：本，硕等教研学习使用
【路径规划】基于matlab强化学习Q-Learing栅格地图路径规划【含Malab源码 2720期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
10-11 730
强化学习Q-Learing栅格地图路径规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
matlab-基于Qlearning的多机器人栅格地图障碍物规避路和线规划仿真,带GUI界面-源码
09-15
matlab_基于Qlearning的多机器人栅格地图障碍物规避路和线规划仿真,带GUI界面_源码
【路径规划】基于强化学习Q-Learing实现栅格地图路径规划matlab源码.zip
10-20
【路径规划】基于强化学习Q-Learing实现栅格地图路径规划matlab源码.zip
路径规划 matlab
02-25
用MATLAB实现路径规划，采用A*算法，三维路径规划也可以。
多点路径规划matlab代码-ReinforcmentLearningRobot:我在MSE本科学位课程最后一个学期的自选选修课的强化学习路径
05-26
多点路径规划指标机器人强化学习 增强学习已成为研究和研究的热门话题，该领域的许多领域都未曾动过。 这些领域之一是在物理机器人上实施强化学习算法。 我探索了在物理定制3D打印机器人Benny和Bunny上实现RL算法的过程，从A到B。这个项目是我本科生最后一年学习自学选修课的一部分，目的是学习强化学习（RL）的基础知识。 最初，编码直接发生在物理机器人上，但是在项目进行到一半时，很明显项目的算法和硬件需要去耦； 很难确定问题出在硬件还是RL算法中。 在RL算法中进行的仿真测试表明，在较小的状态空间（<= 100个状态）中，结果令人鼓舞，但是一旦问题扩展到包含400个状态的远期奖励，则对于所探索的RL算法中的任何一个都无法收敛。 从仿真结果来看，在硬件上实现可行之前，需要在仿真中探索更强大的算法。 模拟 所有的代码都是用C ++编写的，没有框架或外部库。 这样做有两个原因： 我想要的代码既可以用于模拟训练，也可以用于完全在机器人上完成的训练，而无需进行数据传输。 之所以需要这种可移植性，是因为机器人使用的CPU和内存有限的微控制器，而增加数据传输将为系统增加更多的复杂性。 使用Tensor
基于强化学习的路径规划
01-13
运用强化学习算法在网格环境中进行了路径规划
matlab Q-learning 无障碍路径规划仿真
11-20
强化学习中的一个重要里程碑就是Q学习算法，使用matlab 进行单步Q学习无障碍路径规划仿真，设学习次数为200.
基于强化学习 Q-Learning 的路径规划 Matlab 仿真
ByteWhisper的博客
09-11 359
Q-Learning 是强化学习中的一种经典算法，它通过建立一个 Q-Table 来表示智能体在不同状态下采取不同动作的价值，从而实现路径规划的问题。假设我们有一个简化的迷宫环境，由一个二维网格表示。Q-Table 是一个二维矩阵，行表示状态，列表示动作，表格中的值表示智能体在特定状态下采取特定动作的价值。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Matlab 进行基于强化学习 Q-Learning 的路径规划仿真，并提供相应的源代码。从起始点开始，智能体根据 Q-Table 中的最大值选择动作，直到到达目标点。
基于Qlearning的室内路径规划控制算法的matlab程序
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-04 3936
1.问题描述： 假设我们的楼层内共有5个房间，房间之间通过一道门相连，正如下图所示。我们将房间编号为房间0到房间4，楼层的外部可以被看作是一间大房间，编号为5。注意到房间1和房间4可以直接通到房间5。可能在任意一间房间中放置一个智能体（机器人），并期望该智能体能够从该房间开始走出这栋楼（可以认为是我们的目标房间）。换句话说，智能体的目的地是房间5。为了设置这间房间作为目标，我们为每一道门（节点之间的边）赋予一个奖励值。能够直接通到目标房间的门赋予一及时奖励值100，而其他的未与目标房间直接相连的.
【强化学习】基于Q-Learning强化学习算法实现小车路径规划matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
11-23 1200
Q-Learning​它是强化学习中的一种 values-based 算法，​是以QTable表格形式体现​，在学习中遇到的任何操作存入QTable中，根据之前的学习选择当前最优操作，也可以根据设置的e_greedy机率随机选择。​​Q-Learning的QTable标签更新公式：Q-Learning的计算步骤:​​1.判断在当前位置可以有几种操作；​​2.根据当前位置允许的操作选择一个操作；​​3.根据选择的操作进行奖赏；​​4.修改当前行为的本次操作权重；
Qlearning强化学习路线规划仿真，带GUI界面 matlab实现
TechRoar的博客
08-06 240
在路径规划中，我们可以将机器人在环境地图中移动的过程视为一个 Markov 决策过程 (MDP)，其中每个状态表示机器人的位置，每个行动表示移动一个格子，每个奖励表示到达目标点的距离。因此，我们可以通过 Q-learning 算法来寻找一条最优的路径，从而实现机器人的自主导航。在算法的每个迭代步骤中，我们将机器人所在的位置标记在地图上，并将更新后的路径显示在界面上。在实际应用中，还需要考虑更复杂的环境地图和更高效的算法实现，以提高路径规划的准确性和效率性。在算法初始化阶段，我们随机初始化 Q 函数的值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

fpga和matlab

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值