q-覆盖及其空间

利用q-开集定义了Qi(i=0 ,1,2 ,3,4)空间 ,讨论了它们的性质及Qi 空间同Ti (i =0 ,1,2 ,3,4)空间的关系 .给出了 ,q-覆盖的定义 ,即拓扑空间X的q -开集簇 {Aα｜α∈I}称为q-覆盖 ,当且仅当 ∪Aα =X .继而定义了一种新的紧致空间———Q-紧致空间 ,讨论它的性质及Q -紧空间同Qi 空间的关系 ,得到一些性质 .

Q-闭空间

在q -开集、q-覆盖的基础上给出一个新的概念—Q -闭空间 .拓扑空间 (X ,T )称为Q-闭空间 ,如果对于X的每个q -覆盖 {Vα｜α∈I} ,存在一个有限子族 {Vαi｜i=1,2 ,… ,n} ,它们的闭包的并集为X .

未知环境下机器人Q学习覆盖算法

为提高未知环境下机器人区域覆盖率,提出一种Q-学习覆盖算法(QLCA)。对环境建立栅格模型,在栅格地图中随机部署机器人和障碍位置。机器人根据QLCA自主学习得到的Qtable指导其后续的动作选择和路径规划,减少了机器人移动次数。从机器人数目、环境等方面分析了各类参数变化对该算法的影响。仿真实验结果表明:与随机选择覆盖算法对比,QLCA在完成覆盖的执行步数及冗余效果等方面均有明显优化。

可数q-紧空间

通过q-开集定义了可数q-紧空间.讨论了可数q-紧空间的基本性质,同时给出了它的等价刻画,得到了一些新的结果.