其他
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QDSR协议代码实现：基于Q学习改进的动态源路由协议
基于Q学习方法改进的动态源路由协议-QDSR协议代码实现，能够减小时延，降低丢包率，提高传输可靠性。对多跳网络路由协议研究感兴趣的读者可以参考。仿真平台是基于QualNet平台，在
Q学习
DSR协议
路由协议
Matlab
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基于Matlab的Q学习迷宫仿真源码
这个是q学习，结合迷宫的，学过q的都知道迷宫的是怎么回事
Q学习
Matlab
迷宫
Matlab
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多智能体Q学习算法MATLAB仿真源码包
使用matlab工具，进行多智能体的Q学习算法的研究仿真，是目前几乎所有行业都在进行的最前沿工作。由于最优值计算的复杂性以及收敛速度的限制，所以目前研究人员使用各种学习方法，进行最
多智能体
Q学习
MATLAB
Matlab
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基于Q学习的路径规划强化学习算法源码说明
使用Q学习的一种强化学习算法，针对路径规划问题，用Q学习的方法解决
强化学习
Q学习
路径规划
Matlab
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Q学习MATLAB源码及小车实验说明
强化学习Q学习MATLAB代码，小车实验。通过Q学习贪婪学习所有可能性，采用时间差分方法，找到最优策略
强化学习
Q学习
MATLAB
Matlab
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MATLAB Q学习迷宫算法源码资源说明
很经典的matlab算法，迷宫算法，本人亲测有效运行，简单实用，很好。大家可以下载下来看看，能够获取不少灵感。希望能够，帮助大家。
MATLAB
强化学习
Q学习
Matlab
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Q学习实现最短路径算法源码说明
本程序的主要算法和思路是基于Q学习的。
主要的步骤有：
1、 初始化环境状态和（状态，动作）对对应的Q函数值
2、 循环执行以下步骤，直到Q矩阵稳定不变
Q学习
最短路径
强化学习
Matlab
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基于Matlab的Q学习最优控制策略源码
该程序由Matlab语言实现，利用Q学习的方法，成功快速地迭代出了最优控制策略和价值的相关参数，同时，由于是在线学习的过程，在迭代过程中加入了持续性扰动，有效地保证了价值函数和策略
Q学习
Matlab
最优控制
Matlab
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Q学习算法在自主机器人中的应用
强化学习算法不强制机器人路径规划通过使用任何路径规划算法，算法而是通过随机移动地图里面好几次学会最优解。它是天然的学习过程中，在那里只是通过试验和错误方法解决未知的问题的近似值。以
Q学习
强化学习
自主机器人