基于蟻群信息素輔助的Q學習路徑規(guī)劃算法

摘要： 當Q學習應用于路徑規(guī)劃問題時,由于動作選擇的隨機性,以及Q表更新幅度的有限性,智能體會反復探索次優(yōu)狀態(tài)和路徑,導致算法收斂速度減緩.針對該問題,引入蟻群算法的信息素機制,提出一種尋優(yōu)范圍優(yōu)化方法,減少智能體的無效探索次數.此外,為提升算法初期迭代的目的性,結合當前柵格與終點位置關系的特點以及智能體動作選擇的特性,設計Q表的初始化方法;為使算法在運行的前中后期有合適的探索概率,結...