AGV（ Automated Guided Vehicle，自动导引车）在物流、仓储等领域中广泛应用，其路径规划是关键的技术环节。Q学习作为强化学习的一种算法，被广泛用于解决动态环境中的决策问题，包括AGV的路径规划。这篇内容我们将深入探讨Q学习在AGV路径规划中的应用及其相关知识点。 一、Q学习基本原理 Q学习是一种离线或在线的、基于表格的强化学习算法，由Richard S. Sutton在1988年提出。它的核心思想是通过不断与环境交互，更新一个Q表来学习最优策略。Q表记录了在每个状态下执行每种动作所能得到的未来奖励的期望值。Q学习的目标是找到最大化长期奖励的策略。 二、Q学习公式 Q学习的更新公式为： \[ Q(s_t, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t) + \alpha [r_{t+1} + \gamma \max_a Q(s_{t+1}, a) - Q(s_t, a_t)] \] 其中，\( s_t \) 和 \( a_t \) 分别代表当前状态和动作，\( r_{t+1} \) 是执行动作 \( a_t \) 后立即获得的奖励，\( s_{t+1} \) 是新的状态，\( \alpha \) 是学习率，\( \gamma \) 是折扣因子。 三、AGV路径规划问题 在AGV路径规划中，环境通常被视为一个马尔科夫决策过程（MDP），状态可以是AGV的位置、速度等信息，动作则包括前进、转弯等操作。目标是在满足约束条件下，如最短时间、最小能耗等，找到一条从起点到终点的最优路径。 四、Q学习应用于AGV路径规划 1. 建立状态-动作空间：需要将AGV可能遇到的所有状态和可执行的动作进行编码，形成状态空间和动作空间。 2. 初始化Q表：创建一个二维数组，行代表状态，列代表动作，初始时所有Q值设为0。 3. 探索与利用：在每个时间步，根据一定的策略（如ε-greedy策略）选择动作，既要有探索新路径的随机性，也要有利用已有知识的倾向。 4. 更新Q值：执行动作后，根据实际得到的奖励和新状态，使用Q学习公式更新对应的状态-动作对的Q值。 5. 策略迭代：随着Q表的不断更新，策略也在逐步优化。当达到某个终止条件（如达到预设的学习次数、Q值变化小于阈值等）时，停止学习并采用最优策略。 五、优化与扩展 1. 动态环境适应：在实时环境中，路径可能因障碍物动态变化而需要调整。Q学习能适应环境变化，持续学习新的最优路径。 2. 函数近似：对于大规模状态和动作空间，使用表格可能会非常庞大。通过神经网络等函数近似方法，可以高效地逼近Q值。 3. 轨迹平滑：Q学习得到的可能是离散的路径点，通过插值或其他平滑算法，可以生成连续的行驶轨迹。 Q学习为AGV路径规划提供了一种有效的解决方案，它结合了探索与利用，能够在未知环境中逐步学习最优策略。实际应用中，还需要结合具体场景进行算法优化，以实现更高效、更可靠的路径规划。

1.领域：matlab，Qlearning算法 2.内容：基于Qlearning算法最优路径规划算法matlab仿真,同时使用A星算法进行对比+代码操作视频 3.用处：用于Qlearning算法，A星算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

由于现实世界中并不能获取全部的state以及全部的action，因此值迭代方法在很多问题上还是会有局限性。这时用到的就是Q Learning方法了

学习 qlearning的Matlab教程 详情类型 帮助qlearning 在工作目录中 Q学习 两个输入：R 和伽马 即时奖励矩阵； 行（出发）和列（目标）=状态； -Inf = 房间之间没有门 目标房间是F，所以直接通向目标的门有100的即时奖励 一种 乙 C D 乙 F 一种 1 乙 1 1 C 1 D 1 1 1 乙 1 1 1 F 1 1 1

炸弹人 这是Bomberman使用强化学习技术“ Q-Learning”的模拟。 请参阅以获取文档。 致谢： 这个想法基于文章“用于迷宫解决的深度强化学习”

C++版本； 迷宫，最优路径； Qlearning算法；

基于matlab的强化学习QLearning路径规划性能仿真 +程序操作视频 输出训练曲线,以及小车行驶路径，避障过程。 注意事项（仿真图预览可参考博主博客里面"同名文章内容"。）： 使用matlab2022a或者高版本仿真，运行文件夹中的tops.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

基于Qlearning强化学习的机器人路线规划仿真,带GUI界面,可设置障碍物 +GUI界面+程序操作视频 注意事项（仿真图预览可参考博主博客里面"同名文章内容"。）： 使用matlab2022a或者高版本仿真。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

自动泊车 Autoparking模拟一个典型的停车场的情况，其目的是重新定位了一系列manuevers的汽车，而附近的避开障碍物。 多亏了流行的强化学习算法Q-Learning，我证明了汽车能够自行停车，而无需任何外部输入。 一切，包括AI逻辑，都是从头开始用C ++实现的。 唯一的依赖关系是开源图形库（ ）。 想更多地了解它的工作原理？ 观看或阅读简短的。 享受！ Autopark训练模型演示 目录 跑步 关于 文件夹组织 bin- >包含构建后的可执行二进制文件构建- >包含编译过程中生成的.o目标文件缓存->包含Q和R的预训练权重，因此您可以跳过学习阶段conf- >包含配置文件docs- >包含.pdf文件，其中包含有关该项目的有趣信息。 看看吧！ 字体->包含应用程序使用的几种字体img- >包含上面的gif图像Makefile- >只是一个makefile 自述文

pytorch中的深度Q-Learning网络