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基于启发式强化学习的AGV路径规划
被引量:
8
1
作者
唐恒亮
唐滋芳
+2 位作者
董晨刚
尹棋正
海秋茹
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期895-903,共9页
针对传统算法、智能算法与强化学习算法在自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径规划中收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种启发式强化学习算法,并针对传统Q(λ)算法,设计启发式奖励函数和启发式动作选择策略,以此强化智...
针对传统算法、智能算法与强化学习算法在自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径规划中收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种启发式强化学习算法,并针对传统Q(λ)算法,设计启发式奖励函数和启发式动作选择策略,以此强化智能体对优质行为的探索,提高算法学习效率.通过仿真对比实验,验证了基于改进Q(λ)启发式强化学习算法在探索次数、规划时间、路径长度与路径转角上都具有一定的优势.
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关键词
自动引导小车(automated
guided
vehicle
AGV)
强化学习
Q(λ)算法
启发式奖励函数
启发式动作选择策略
路径规划
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职称材料
题名
基于启发式强化学习的AGV路径规划
被引量:
8
1
作者
唐恒亮
唐滋芳
董晨刚
尹棋正
海秋茹
机构
北京物资学院信息学院
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期895-903,共9页
基金
教育部人文社科基金资助项目(20YJCZH200)
北京市教育委员会科技计划资助项目(KM202110037002)
+1 种基金
北京市“高创计划”青年拔尖人才资助项目(2017000026833ZK25)
北京市通州区运河计划领军人才资助项目(YHLB2017038)
文摘
针对传统算法、智能算法与强化学习算法在自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径规划中收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种启发式强化学习算法,并针对传统Q(λ)算法,设计启发式奖励函数和启发式动作选择策略,以此强化智能体对优质行为的探索,提高算法学习效率.通过仿真对比实验,验证了基于改进Q(λ)启发式强化学习算法在探索次数、规划时间、路径长度与路径转角上都具有一定的优势.
关键词
自动引导小车(automated
guided
vehicle
AGV)
强化学习
Q(λ)算法
启发式奖励函数
启发式动作选择策略
路径规划
Keywords
automated guided vehicle(AGV)
reinforcement learning
Q(λ)algorithm
heuristic reward function
heuristic action selection strategy
path planning
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
TP308 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于启发式强化学习的AGV路径规划
唐恒亮
唐滋芳
董晨刚
尹棋正
海秋茹
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
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