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🔥 内容介绍

一、赛道行驶决策问题背景与 Q-learning 的适配性

在自动驾驶仿真、竞速游戏 AI、无人车测试等场景中，“赛道环境智能体行驶” 的核心需求是让智能体（如虚拟车辆、无人车模型）在预设赛道内（含直道、弯道、障碍物）自主做出转向、加速、减速等决策，实现 “无碰撞行驶 + 最优路径跟踪”—— 既要避免冲出赛道边界或碰撞障碍，又要尽可能沿赛道中心线行驶以保证行驶效率。

传统赛道行驶控制多依赖 “预编程规则”（如固定弯道转向角度、直道匀速策略），但面对复杂赛道（如连续 S 弯、动态障碍）时，规则库需不断扩充，且难以应对未预设的突发场景（如赛道临时破损）。而Q-learning作为强化学习（Reinforcement Learning, RL）中经典的无模型时序差分算法，具有 “无需先验环境模型、通过试错学习最优决策” 的优势：智能体可通过与赛道环境的持续交互，逐步学习 “不同状态下选择不同动作的收益（Q 值）”，最终形成稳定的最优决策策略，完美适配赛道行驶的动态决策需求。

本研究构建基于 Q-learning 的赛道行驶智能体，通过定义 “状态 - 动作 - 奖励” 机制，让智能体在仿真赛道中自主学习转向、加速、减速的最优时机，实现沿赛道稳定行驶，为复杂环境下的自主行驶决策提供技术参考。

二、Q-learning 算法核心原理与赛道行驶适配设计

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

narginchk(4, 4)

%TODO: bemenet ellen鮮z閟e

if ischar(TrkPic) % Ha el閞閟i utat kaptunk

TrkPic = imread(TrkPic);

end

obj.TrkPic = TrkPic;

if size(Trk) == 1 % Ha csak sz黵ke intenzi醫醩醫 kaptuk

Trk = [Trk Trk Trk];

end

obj.Trk = reshape(Trk, 1, 3); % Biztos sorvektor legyen

if ischar(GGPic) % Ha el閞閟i utat kaptunk

GGPic = imread(GGPic);

end

obj.GGPic = GGPic;

obj.SzakLis = SzakLis;

start = SzakLis(1, :); %[x1 y1 x2 y2]

obj.KezdoPoz = [ floor((start(1)+start(3))/2), floor((start(2)+start(4))/2) ];

end

function drawTrack(obj)

% DRAWTRACK Kirajzolja a p醠y醫

%Rajzoljuk be a szakaszokat 閟 a p醠y醫: (Amikor az uccs?szakaszt is

%"醫v醙juk", akkor v間e lesz)

image(obj.TrkPic);

for i = 1:size(obj.SzakLis,1)

line( [obj.SzakLis(i,1); obj.SzakLis(i,3)], ...

🔗 参考文献

[1]梁雨.复杂环境下基于深度学习和信息融合的实时多目标识别和6D姿态估计方法[D].中国科学院大学,2022.

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生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

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🌟 通信方面

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