强化深度学习中使用Dyna-Q算法和优先遍历算法在机器人实战中的对比分析（超详细 附源码）
需要源码和环境搭建请点赞关注收藏后评论区留言并且私信~~~一、优先遍历在随机环境中，值函数变化的大小以及状态-动作对更新的优先级都受迁移概率估计值的影响，可以根据紧急程度对其更新顺序进行优先级排序，这就是优先遍历。优先遍历是一种常用的提高规划效率的分布计算方法，在一定程度上，该方法可以避免随机选择状...
强化深度学习中使用Dyna-Q算法确定机器人问题中不同规划的学习和策略实战（超详细 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ并且私信~~~一、模型、学习、规划简介1：模型Agent可以通过模型来预测环境并做出反应，这里所说的模型通常指模拟模型，即在给定一个状态和动作时，通过模型可以对下一状态和奖赏做出预测模型通常可以分为分布模型和样本模型两种类型分布模型：该模型可以生成所有可能的结果...
深度强化学习中利用Q-Learngin和期望Sarsa算法确定机器人最优策略实战（超详细 附源码）
需要源码和环境搭建请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~一、Q-Learning算法Q-Learning算法中动作值函数Q的更新方向是最优动作值函数q，而与Agent所遵循的行为策略无关，在评估动作值函数Q时，更新目标为最优动作值函数q的直接近似，故需要遍历当前状态的所有动作，在所有状态都能被无限次访...
深度强化学习之gym扫地机器人环境的搭建(持续更新算法，附源码，python实现）
想要源码可以点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱本次利用gym搭建一个扫地机器人环境，描述如下：在一个5×5的扫地机器人环境中，有一个垃圾和一个充电桩，到达[5,4]即图标19处机器人捡到垃圾，并结束游戏。同时获得+3的奖赏。左下角[1,1]处有一个充电桩，机器人到达充电桩可以充电且不再行走，获得+1的...
强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域的应用与实践
强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来求解最优决策问题。近年来，强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域得到了广泛的应用与实践。本文将详细探讨强化学习算法在这些领域中的具体应用，并介绍一些相关的实践案例。 1. 强化学习在游戏领域的应用与实践 1.1 游戏智能体训练 强化学习被广泛应...
C++前缀和算法的应用：预算内的最多机器人数目
本文涉及的基础知识点C++算法：前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频单调双向队列滑动窗口题目你有 n 个机器人，给你两个下标从 0 开始的整数数组 chargeTimes 和 runningCosts ，两者长度都为 n 。第 i 个机器人充电时间为 chargeTimes...
剑指offer(C++)-JZ13：机器人的运动范围(算法-回溯)
题目描述：地上有一个 rows 行和 cols 列的方格。坐标从 [0,0] 到 [rows-1,cols-1] 。一个机器人从坐标 [0,0] 的格子开始移动，每一次只能向左，右，上，下四个方向移动一格，但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 threshold 的格子。 例如，当 thresh...
机器人控制中常见的算法总结
机器人控制中常见的算法包括：1.比例控制（Proportional Control）：通过调节控制器的输出，使得机器人位置、速度、加速度等变量与设定值之间的误差比例缩减。2.积分控制（Integral Control）：通过调节控制器的输出，使得机器人位置、速度、加速度等...
路径规划算法：基于斑点鬣狗优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷...
路径规划算法：基于被囊群优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷...
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