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改进的动态A*-Q-Learning算法及其在无人机航迹规划中的应用
被引量：
1
1
作者
程传斌
倪艾辰
+1 位作者
房
翔宇
张亮
《现代信息科技》
2021年第9期1-5,9,共6页
Q-Learning算法是一种基于价值函数的强化学习方法。传统的Q-Learning算法迭代效率低且容易陷入局部收敛,针对该劣势改进了算法,引入A*算法和动态搜索因子ε。将改进后的动态A*-Q-Learning算法应用于三维复杂环境下无人机的航迹规划,分...
Q-Learning算法是一种基于价值函数的强化学习方法。传统的Q-Learning算法迭代效率低且容易陷入局部收敛,针对该劣势改进了算法,引入A*算法和动态搜索因子ε。将改进后的动态A*-Q-Learning算法应用于三维复杂环境下无人机的航迹规划,分析无人机航迹规划结果的回报函数、探索步数和运行效率。结果表明,改进后的算法可使无人机在复杂环境下具有很强的自适应性;同时,动态搜索因子ε能有效地避免智能体在搜寻过程中陷入局部最优的状况,在复杂地形中能寻找到更优的路径。
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关键词
无人机
航迹规划
A*改进
动态搜索因子ε
动态A*-Q-Learning
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职称材料
题名
改进的动态A*-Q-Learning算法及其在无人机航迹规划中的应用
被引量：
1
1
作者
程传斌
倪艾辰
房
翔宇
张亮
机构
武汉理工大学理学院
武汉理工大学经济学院
出处
《现代信息科技》
2021年第9期1-5,9,共6页
基金
国家自然科学基金(61573012)。
文摘
Q-Learning算法是一种基于价值函数的强化学习方法。传统的Q-Learning算法迭代效率低且容易陷入局部收敛,针对该劣势改进了算法,引入A*算法和动态搜索因子ε。将改进后的动态A*-Q-Learning算法应用于三维复杂环境下无人机的航迹规划,分析无人机航迹规划结果的回报函数、探索步数和运行效率。结果表明,改进后的算法可使无人机在复杂环境下具有很强的自适应性;同时,动态搜索因子ε能有效地避免智能体在搜寻过程中陷入局部最优的状况,在复杂地形中能寻找到更优的路径。
关键词
无人机
航迹规划
A*改进
动态搜索因子ε
动态A*-Q-Learning
Keywords
UAV
route planning
A* improvement
dynamic search factorε
dynamic A*-Q-Learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V279 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的动态A*-Q-Learning算法及其在无人机航迹规划中的应用
程传斌
倪艾辰
房
翔宇
张亮
《现代信息科技》
2021
1
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