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🔥 内容介绍

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5. 总结与展望

5.1 总结

本文采用Q-learning算法结合ε-greedy策略,成功解决了随机生成的方形迷宫问题。通过合理设计奖励函数、优化训练参数,实现了智能体从“盲目探索”到“自主寻优”的转变,最终能快速找到起点到终点的最优路径。实验结果表明,该方案具有收敛速度快、路径优化效果好、适应性强的特点,可适用于不同规模、不同障碍物分布的随机方形迷宫。

5.2 展望

  • 优化探索策略:采用Softmax策略、UCB(Upper Confidence Bound)策略替代ε-greedy,减少盲目探索,提升训练效率;

  • 适配大规模迷宫:引入DQN算法,用神经网络替代传统Q表,解决高维状态空间下Q表存储和训练的问题;

  • 扩展应用场景:将算法应用于动态迷宫(障碍物位置随时间变化)、多智能体迷宫寻路等场景,提升算法的通用性。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

[1] 向征何雨阳全志伟.流量拥堵空域内一种基于Q-Learning算法的改航路径规划[J].科学技术与工程, 2022, 22(32):14494-14501.DOI:10.3969/j.issn.1671-1815.2022.32.053.

[2] 余世瑞,姜春茂.基于模糊强化学习的云计算虚拟机调度策略[J].Computer Engineering & Science / Jisuanji Gongcheng yu Kexue, 2025, 47(1).DOI:10.3969/j.issn.1007-130X.2025.01.007.

[3] 朱纬纲,蒋京.基于改进Q-learning算法的路径寻优问题研究[J].佳木斯大学学报(自然科学版), 2025, 43(6):46-48.

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