基于遗传优化算法的多AGV栅格地图路径规划matlab仿真
1.程序功能描述 基于遗传优化算法的多AGV栅格地图路径规划matlab仿真，分别测试单个AGC的路径规划和多个AGV的路径规划问题。仿真输出路径规划结果以及收敛曲线。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 单个AGV 多个AGV （完整程序运行后无水印） 3.核心程序 figure; plot(...
基于QLearning强化学习的较大规模栅格地图机器人路径规划matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）： 机器人行驶动作序列： Action_seqs = '下下下下右右下下下下下下下下下下下下右右上上上上上上上上上上上右右右下右下下下下下下右右上上上上右右右右右下右下下下下下右下右右上上上上上上上上上上上' 仿真操作步骤可参考程序配套的操作...
m基于Qlearning强化学习工具箱的网格地图路径规划和避障matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机器人）能够在动态变化的环境中，自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径，同时避开障碍物。 ...
m基于GA遗传优化的AGV栅格地图路径规划和避障matlab仿真
1.算法描述 遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”，在算法中也即是以二进制编码的串。并且，在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。这样，一代一代地进化，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上，它就是问题的最优解。 ...
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