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一种基于强化学习的自适应变步长路径规划算法
被引量：
1
1
作者
王维
禹建丽
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2004年第1期50-52,共3页
在基于神经网络结构的机器人全局路径规划算法中,利用强化学习的思想,引进评价预测学习的自适应变步长算法,实现了步长的在线自动调节,加快了路径规划的计算速度。仿真试验表明,该算法能有效实现步长参数的在线自动调节,并使路径规划收...
在基于神经网络结构的机器人全局路径规划算法中,利用强化学习的思想,引进评价预测学习的自适应变步长算法,实现了步长的在线自动调节,加快了路径规划的计算速度。仿真试验表明,该算法能有效实现步长参数的在线自动调节,并使路径规划收敛速度平均提高了10倍以上。
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关键词
强化学习
自适应
变步长路径规划
算法
机器人
路
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职称材料
题名
一种基于强化学习的自适应变步长路径规划算法
被引量：
1
1
作者
王维
禹建丽
机构
河南科技大学电子信息工程学院
河南科技大学数理系
出处
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2004年第1期50-52,共3页
基金
河南省教育厅自然科学基金资助项目(20011200001)
文摘
在基于神经网络结构的机器人全局路径规划算法中,利用强化学习的思想,引进评价预测学习的自适应变步长算法,实现了步长的在线自动调节,加快了路径规划的计算速度。仿真试验表明,该算法能有效实现步长参数的在线自动调节,并使路径规划收敛速度平均提高了10倍以上。
关键词
强化学习
自适应
变步长路径规划
算法
机器人
路
Keywords
Exaggerated tests
Global fields
Paths
Adaptive Control
Robots
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于强化学习的自适应变步长路径规划算法
王维
禹建丽
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2004
1
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