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题名基于Q神经网络的Agent路径规划算法
被引量：1
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作者
王凡
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机构
江苏自动化研究所第一研究部
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第22期105-109,共5页
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文摘
针对未知环境下Agent自主决策的快速路径规划与避碰问题,将Q-learning与神经网络相结合,利用基于目标导向的动作策略与奖励函数的动态计算方法,以及优化的神经网络训练框架,构建Agent避碰导航算法,通过仿真验证,表明算法有效,收敛速度较快,适应于静态障碍的避碰与导航,同时对Agent随机指定出发点及障碍物微小变化的环境,具有一定的泛化能力,算法可以支持无人装备的自主路径导航。
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关键词
神经网络
路径规划
无人装备
智能化
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Keywords
neural network
path planning
unmanned equipment
intelligent
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分类号
E92
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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