做会员卡网站,百度广告联盟推广链接,八零云自助建站免费建站平台,wordpress 图片title一、Q-learning算法介绍 Q-learning是一种强化学习算法#xff0c;用于解决基于环境的决策问题。它通过学习一个Q-table来指导智能体在不同状态下采取最优动作。下面是Q-learning算法的基本步骤#xff1a; 1. 定义环境#xff1a;确定问题的状态和动作空间#xff0c;并…一、Q-learning算法介绍 Q-learning是一种强化学习算法用于解决基于环境的决策问题。它通过学习一个Q-table来指导智能体在不同状态下采取最优动作。下面是Q-learning算法的基本步骤 1. 定义环境确定问题的状态和动作空间并创建一个变量来表示环境。 2. 初始化Q-table创建一个Q-table其大小与状态和动作空间相匹配并将所有Q值初始化为0。 3. 设置超参数设置一些超参数如学习率alpha、折扣因子gamma和探索率epsilon。学习率控制了Q值的更新速度折扣因子决定了未来奖励的重要性探索率决定了智能体在探索和利用之间的平衡。 4. 执行Q-learning算法在每个时间步骤中智能体根据当前状态选择一个动作。可以使用epsilon-greedy策略在探索率epsilon的概率下选择一个随机动作否则选择具有最高Q值的动作。执行所选动作后智能体观察到新的状态和奖励。 5. 更新Q值根据Q-learning更新规则使用以下公式更新Q-table中的Q值 Q(s, a) (1 - alpha) * Q(s, a) alpha * (r gamma * max(Q(s, a))) 其中s是当前状态a是当前动作r是观察到的奖励s是新的状态a是在新状态下具有最高Q值的动作alpha是学习率gamma是折扣因子。 6. 重复执行步骤4和步骤5直到达到停止条件如达到最大迭代次数或Q值收敛。 通过不断迭代更新Q值Q-learning算法能够学习到最优的策略使智能体在环境中获得最大的累积奖励。 二、无人车配送路径规划介绍 无人车配送路径规划是指无人车将货物送达到所有客户中并返回起始位置,并使得无人车路径最短。无人车配送路径规划可以简单抽象为旅行商问题Traveling salesman problem, TSP。TSP问题可以描述为一个商品推销员去若干城市推销商品要求遍历所有城市后回到出发地目的是选择一个最短的路线。当城市数目较少时可以使用穷举法求解。而随着城市数增多求解空间比较复杂无法使用穷举法求解因此可以采用强化学习提高求解TSP问题的效率。 三、Q-learning算法求解无人车配送路径规划 3.1部分代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图只需要修改如下代码中chos的值即可。 import matplotlib.pyplot as plt from Qlearning import Qlearning #Chos 1 随机初始化地图 0 导入固定地图 chos1 node_num41 #当选择随机初始化地图时自动随机生成node_num-1个城市 # 创建对象初始化节点坐标计算每两点距离 qlearn Qlearning(alpha0.5, gamma0.01, epsilon0.5, final_epsilon0.05,choschos,node_numnode_num) # 训练Q表、打印路线 iter_num1000#训练次数 Curve,BestRoute,Qtable,Mapqlearn.Train_Qtable(iter_numiter_num) #Curve 训练曲线 #BestRoute 最优路径 #Qtable Qlearning求解得到的在最优路径下的Q表 #Map TSP的城市节点坐标## 画图 plt.figure() plt.ylabel(distance) plt.xlabel(iter) plt.plot(Curve, colorred) plt.title(Q-Learning) plt.savefig(curve.png) plt.show() 3.2部分结果 1以国际通用的TSP实例库TSPLIB中的测试集bayg29为例 Q-learning得到的最短路线: [1, 28, 12, 6, 5, 9, 26, 29, 3, 2, 21, 20, 10, 4, 15, 18, 14, 22, 17, 11, 19, 25, 7, 23, 27, 8, 24, 16, 13, 1] 2随机生成18个城市 Q-learning得到的最短路线: [1, 4, 9, 11, 5, 12, 14, 2, 13, 10, 6, 18, 15, 16, 7, 8, 17, 3, 1] 3随机生成25个城市 Q-learning得到的 最短路线: [1, 20, 14, 11, 23, 24, 15, 13, 2, 12, 21, 17, 8, 7, 10, 4, 18, 9, 16, 3, 25, 6, 5, 19, 22, 1] 四、完整Python代码