基于天牛須搜索算法的Q-learning路徑優(yōu)化方法

摘要： 為更好地解決移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃問題,面對使用改進(jìn)Q-learning算法規(guī)劃的路徑存在拐角數(shù)量多、累計(jì)轉(zhuǎn)彎角度大等不足,提出一種基于天牛須搜索算法的Q-learning路徑優(yōu)化方法(IBQL)。在傳統(tǒng)天牛須搜索算法的基礎(chǔ)上,引入運(yùn)動(dòng)步長遞減策略提升天牛的搜索效率;添加障礙物碰撞檢測并改進(jìn)適應(yīng)度函數(shù),保證路徑的安全性;按照運(yùn)動(dòng)最優(yōu)化原則更新路徑點(diǎn),以降低位置更新的盲目性。仿真結(jié)果... （共7頁）