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  1. 基于改进RBF的Q算法路径规划仿真MATLAB、

  2. 采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器人的局部路径规划，并引入资格迹，修改神经网络RBF的权值，使算法更有效地利用未知环境信息特征，以提高迭代过程中的收敛速度。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-17
    • 文件大小：118784
    • 提供者：qq_28396365

  1. 基于改进RBF的Q算法路径规划仿真MATLAB

  2. 采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器人的局部路径规划，并引入资格迹，修改神经网络RBF的权值，使算法更有效地利用未知环境信息特征，以提高迭代过程中的收敛速度。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：119808
    • 提供者：qq_40666149