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自适应路径规划的强化学习方法.pptx

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自适应路径规划的强化学习方法.pptx

上传人:科技星球 2024/5/14 文件大小:164 KB

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文档介绍:该【自适应路径规划的强化学习方法 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【36】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【自适应路径规划的强化学习方法 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。自适应路径规划的强化学****方法强化学****在路径规划中的应用自适应路径规划的挑战Markov决策过程建模Q-,通过迭代更新价值函数来制定最优策略。,其中后者的收敛速度更快,无需明确的状态转移模型。。,而不是使用价值函数。-评论家方法,其中后者的稳定性更高。。,从而提高在线规划的效率。。,需要考虑环境约束和任务目标。,从而处理高维输入和复杂状态空间。。,需要处理大量数据和实时反馈。,允许多个代理相互作用并共同规划路径。。,需要协调多个代理并避免冲突。,例如进化算法和贝叶斯优化,以提高泛化能力和稳健性。,专注于实时规划、安全性保证和处理不确定性。、物流和机器人等实际应用程序中的应用,以解决复杂的路径规划挑战。,障碍物和目标位置的实时变化增加了路径规划的难度。、约束条件多、环境因素影响等,导致找到最佳路径的挑战性。,以适应不可预见的事件或变化的环境条件。,以确保安全和有效的导航。,并根据新信息调整其行为。,以避免失败或意外行为,即使在存在噪音、传感器故障或其他干扰的情况下。,这限制了算法的复杂性和计算时间。,可以在嵌入式系统或移动设备上运行。,例如路径长度、时间、安全性,需要找到这些目标之间的平衡。,以探索不同的权衡并找到最佳解决方案。,考虑人类干扰和偏好至关重要,以生成易于理解和接受的路径。,以收集用户反馈并调整路径规划算法。