MATLAB
实现基于
DQN深度强化学习算法的路径规的详细项目实例
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在近年来，深度强化学习（Deep Q-Network, DQN）作为一种强有力的工具，广泛应用于解决许多复杂的决策问题，尤其是在路径规划领域。路径规划问题作为一个经典的人工智能问题，在机器人导航、自动驾驶、物流配送等多个行业中占有重要地位。传统的路径规划方法，如A*算法和Dijkstra算法，通常依赖于环境的明确建模和预先设定的地图信息，在面对动态环境时会显得力不从心。与此不同，基于深度强化学习的路径规划方法能够在没有明确地图信息的情况下，通过与环境的交互，不断学习并优化决策策略，从而找到高效的路径规划解决方案。
DQN结合了Q-learning和深度神经网络，能够处理高维度的状态空间和复杂的决策问题。具体来说，Q-learning是一种基于值迭代的强化学习算法，旨在通过估算状态-行动值函数（Q值）来指导智能体在环境中选择最佳行动，而深度神经网络则用来近似这个Q值函数。在DQN中，智能体通过与环境不断交 ...