基于改进Q-Learning算法的机器人路径规划

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摘 要：移动机器人的路径规划问题受到了广大学者的关注。当机器人在未知环境中进行路径规划时，为了提高规划的效率，通常需要获取相关的先验知识。在强化学习路径规划中，先验知识可以通过多种方式融入到算法中，其中Q-Learning算法是一种常用的方法。传统的Q-Learning算法路径规划存在拐点多、路径长、训练轮次多等问题。（剩余8906字）

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