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Q-learning是一种强化学习算法#xff0c;用于解决基于马尔可夫决策过程#xff08;MDP#xff09;的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策#xff0c;以最大化累积奖励。
Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的…一、Q-learning简介
Q-learning是一种强化学习算法用于解决基于马尔可夫决策过程MDP的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策以最大化累积奖励。
Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本步骤如下
1. 初始化Q值表格将所有Q值初始化为0。
2. 在每个时间步骤t智能体观察当前状态st并根据当前Q值表格选择一个动作at。选择动作的方法可以是ε-greedy策略即以ε的概率随机选择一个动作以1-ε的概率选择当前Q值最大的动作。
3. 执行动作at观察环境反馈的奖励rt1和下一个状态st1。
4. 根据Q-learning更新规则更新Q值表格中的Q值 Q(st, at) Q(st, at) α * (rt1 γ * max(Q(st1, a)) - Q(st, at)) 其中α是学习率γ是折扣因子用于平衡当前奖励和未来奖励的重要性。
5. 重复步骤2-4直到达到停止条件例如达到最大迭代次数或Q值收敛。
Q-learning算法的目标是通过不断更新Q值表格使得智能体能够在环境中找到最优策略以最大化累积奖励。
二、无人机物流路径规划
无人机物流路径规划是指利用无人机进行货物运输时通过算法和技术使其无人机将所有货物运送到指定位置并返回起点并得到最优飞行路径以实现高效、安全和准确的货物运输。无人机物流路径规划可以简单抽象为旅行商问题Traveling Salesman Problem, TSP。TSP是一个经典的组合优化问题它的目标是找到一条路径使得旅行商从起点出发经过所有城市恰好一次最后回到起点并且总路径长度最短。解决TSP问题的方法有很多其中一种常用的方法是蚁群算法。除了蚁群算法还有其他一些常用的解决TSP问题的方法如遗传算法、动态规划和强化学习等。强化学习求解TSP问题思路新颖具有一定优势。
三、Q-learning求解无人机物流路径规划
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_num36 #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()
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 Qlearning算法得到的最短路线: [1, 28, 6, 12, 9, 26, 29, 3, 5, 21, 2, 20, 10, 4, 15, 18, 14, 22, 17, 11, 19, 25, 7, 23, 27, 8, 24, 16, 13, 1]
2随机生成25个城市 Qlearning算法得到的最短路线:最短路线: [1, 5, 4, 14, 23, 3, 2, 8, 24, 19, 16, 22, 10, 25, 21, 13, 15, 20, 11, 17, 12, 18, 9, 7, 6, 1]
3随机生成21个城市 Qlearning算法得到的最短路线:[1, 19, 17, 11, 16, 13, 7, 20, 5, 10, 9, 4, 3, 8, 18, 12, 14, 6, 15, 2, 1]
四、完整Python代码
