RBF改进算法的Q-Learing路径规划MATLAB仿真

资 源 简 介

RBF改进算法的Q-Learing路径规划MATLAB仿真

详 情 说 明

基于RBF网络改进的Q-Learning算法为路径规划问题提供了更高效的学习机制。RBF（径向基函数）网络通过其局部逼近特性，能有效解决传统Q-Learning在高维状态空间中遇到的维度灾难问题。

在路径规划场景中，算法首先将连续状态空间通过RBF网络进行特征提取，将原始状态映射到更高维的特征空间。每个RBF节点对应一个高斯核函数，通过调整核函数的中心和宽度参数，实现对状态空间的非线性划分。这样Q-Table的更新不再依赖离散状态点，而是通过RBF网络的输出进行连续泛化。

MATLAB仿真时需要注意：RBF网络隐层节点数需根据环境复杂度调整，过多会导致过拟合；Q值更新公式需结合RBF输出权重进行梯度下降；探索率衰减策略建议采用指数衰减以平衡初期探索与后期收敛。相比传统Q-Learning，该方法在迷宫、机器人避障等场景中能减少约40%的训练回合数，且路径平滑性显著提升。

扩展方向可考虑：1) 动态调整RBF网络结构 2) 结合优先级经验回放机制 3) 多智能体协同路径规划。这种融合方法为连续空间强化学习问题提供了新的解决思路。