| 基于启发式强化学习的AGV路径规划 |
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| 引用本文： | 唐恒亮,唐滋芳,董晨刚,尹棋正,海秋茹.基于启发式强化学习的AGV路径规划[J].北京工业大学学报,2021,47(8):895-903. |
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| 作者姓名： | 唐恒亮 唐滋芳 董晨刚 尹棋正 海秋茹 |
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| 作者单位： | 北京物资学院信息学院, 北京 101149 |
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| 摘 要： | 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 |
AGV Path Planning Based on Heuristic Reinforcement Learning |
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| TANG Hengliang,TANG Zifang,DONG Chengang,YIN Qizheng,HAI Qiuru.AGV Path Planning Based on Heuristic Reinforcement Learning[J].Journal of Beijing Polytechnic University,2021,47(8):895-903. |
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| Authors: | TANG Hengliang TANG Zifang DONG Chengang YIN Qizheng HAI Qiuru |
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