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基于改进DDPG算法的复杂环境下AGV路径规划方法研究
被引量：
14
1
作者
孟晨阳
郝崇清
+3 位作者
李冉
王晓博
王昭雷
赵江
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第3期681-687,共7页
为了提高AGV(automatic guided vehicle)在复杂未知环境下的搜索能力,提出了一种改进的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法。该算法通过构建经验回放矩阵和双层网络结构提高算法的收敛速度,并将波尔兹...
为了提高AGV(automatic guided vehicle)在复杂未知环境下的搜索能力,提出了一种改进的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法。该算法通过构建经验回放矩阵和双层网络结构提高算法的收敛速度,并将波尔兹曼引入到ε-greedy搜索策略中,解决了AGV在选择最优动作时的局部最优问题;针对深度神经网络训练速度缓慢的问题,将优先级采样应用于深度确定性策略梯度算法中;为解决普通优先级采样复杂度过高的问题,提出了利用小批量优先采样方法训练网络。为了验证方法的有效性,通过栅格法建模并在不同的复杂环境下进行仿真实验对比,比较了不同算法的损失函数、迭代次数和回报值。实验结果表明,所提改进算法与原算法相比损失函数减小、迭代次数减少、回报值增加,验证了算法的有效性,同时为AGV在复杂环境下能够更加安全且快速地完成规划任务提供了新的思路。
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关键词
深度学习
自动化导引车路径规划
深度确定性策略梯度算法
小批量优先采样
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职称材料
题名
基于改进DDPG算法的复杂环境下AGV路径规划方法研究
被引量：
14
1
作者
孟晨阳
郝崇清
李冉
王晓博
王昭雷
赵江
机构
河北
科技
大学
电气工程学院
河北工业职业技术大学智能制造系
河北
省电力有限公司
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第3期681-687,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51507048)
河北省重点研发计划项目(20326628D)
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2016142)。
文摘
为了提高AGV(automatic guided vehicle)在复杂未知环境下的搜索能力,提出了一种改进的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)算法。该算法通过构建经验回放矩阵和双层网络结构提高算法的收敛速度,并将波尔兹曼引入到ε-greedy搜索策略中,解决了AGV在选择最优动作时的局部最优问题;针对深度神经网络训练速度缓慢的问题,将优先级采样应用于深度确定性策略梯度算法中;为解决普通优先级采样复杂度过高的问题,提出了利用小批量优先采样方法训练网络。为了验证方法的有效性,通过栅格法建模并在不同的复杂环境下进行仿真实验对比,比较了不同算法的损失函数、迭代次数和回报值。实验结果表明,所提改进算法与原算法相比损失函数减小、迭代次数减少、回报值增加,验证了算法的有效性,同时为AGV在复杂环境下能够更加安全且快速地完成规划任务提供了新的思路。
关键词
深度学习
自动化导引车路径规划
深度确定性策略梯度算法
小批量优先采样
Keywords
deep learning
AGV path planning
depth deterministic policy gradient algorithm
small batch priority sampling
分类号
TP393.04 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进DDPG算法的复杂环境下AGV路径规划方法研究
孟晨阳
郝崇清
李冉
王晓博
王昭雷
赵江
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
14
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