5、马尔可夫决策过程中的状态聚合与等价关系研究

马尔可夫决策过程状态聚合与等价关系研究

马尔可夫决策过程中的状态聚合与等价关系研究

1. CTMDPs的有界聚合分析

在CTMDPs(连续时间马尔可夫决策过程)的研究中,有界聚合是一种重要的方法。通过对不同种群规模下的CTMDPs模型进行分析,得到了一系列有价值的结果。

对种群规模为3、5和7的情况进行分析,分别得到具有25、61和113个状态的CTMDPs,对应的BMDPs(有界参数马尔可夫决策过程)状态空间包含10、21和36个状态。具体结果如下表所示:
| 状态数 | 平均情况(TrivL) | 平均情况(ImprL) | 平均情况(Exact) | 平均情况(ImprU) | 平均情况(TrivU) | 平均情况(Ratio) | 折扣情况(TrivL) | 折扣情况(ImprL) | 折扣情况(Exact) | 折扣情况(ImprU) | 折扣情况(TrivU) | 折扣情况(Ratio) |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 25 | 0.6290 | 0.6743 | 1.0053 | 1.1535 | 1.1866 | 1.1636 | 2.6608 | 2.9835 | 4.2256 | 5.4417 | 5.6080 | 1.1989 |
| 61 | 0.5756 | 0.6562 | 0.9912 | 1.1047 | 1.1779 | 1.3429 | 2.5388 | 2.8003 | 4.3079 | 5.2663 | 5.4300 | 1.1724 |
| 113 | 0.6115 | 0.6707 | 0.84

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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