資源簡介
采用強化學習中的Q-learning算法實現移動機器人的局部路徑規劃，并引入資格跡，修改神經網絡RBF的權值，使算法更有效地利用未知環境信息特征，以提高迭代過程中的收斂速度。
代碼片段和文件信息
function?Activity（wsMaxXMaxY）
figure
x=1:MaxX;
y=1:MaxX;
[XY]=meshgrid（xy）;
mesh（YXws）%??????????????????????????XY順序
axis（[0?MaxX?0?MaxY?0?1]）
grid?on
xlabel（‘X‘‘Fontsize‘13）
ylabel（‘Y‘‘Fontsize‘13）
zlabel（‘Activation?landscape?of?neuros‘‘Fontsize‘13）
set（gcf‘color‘[1?1?1]）?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????文件????????1178??2018-12-21?16:13??Q-Learing路徑規劃MATLAB仿真\Replay.m
?????文件????????3319??2013-05-06?16:17??Q-Learing路徑規劃MATLAB仿真\Sensor.m
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