目錄

1.引言

2.算法仿真效果演示

3.數據集格式或算法參數簡介

4.算法涉及理論知識概要

5.參考文獻

6.完整算法代碼文件獲得

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1.引言

? ? ? ?水下無人航行器 (Autonomous Underwater Vehicle, AUV) 的路徑規劃與避障是海洋探索、資源開發和軍事應用中的關鍵技術。傳統的路徑規劃方法 (如A*、Dijkstra) 往往難以應對復雜多變的海洋環境，而強化學習 (尤其是Q-Learning) 因其無需精確環境模型、能在動態環境中自適應學習的特性，成為AUV路徑規劃的理想選擇。

2.算法仿真效果演示

軟件運行版本：

matlab2024b

仿真結果如下（仿真操作步驟可參考程序配套的操作視頻，完整代碼運行后無水印）：

3.數據集格式或算法參數簡介

%% 參數設置
gridSize = 20;                 % 環境網格大小
startPos = [2, 2];             % 起始位置
goalPos = [18, 18];            % 目標位置
numObstacles = 15;             % 障礙物數量
maxEpisodes = 2000;            % 訓練輪數
maxSteps = 100;                % 每輪最大步數
learningRate = 0.1;            % 學習率
discountFactor = 0.99;         % 折扣因子
explorationRate = 1.0;         % 探索率
minExplorationRate = 0.01;     % 最小探索率
explorationDecay = 0.995;      % 探索率衰減率
0Z_023m

4.算法涉及理論知識概要

? ? ? ?強化學習是一種通過智能體 (Agent) 與環境 (Environment) 交互來學習最優行為策略的機器學習方法。其核心要素包括：

• 智能體 (Agent)：即 AUV，通過傳感器感知環境狀態并執行動作
• 環境 (Environment)：即水下環境，包括障礙物、水流、目標位置等
• 狀態 (State)：智能體在環境中的當前情況表示，如位置、速度、障礙物分布等
• 動作 (Action)：智能體可以執行的操作，如前進、轉向等
• 獎勵 (Reward)：環境對智能體動作的反饋，用于評估動作的好壞

強化學習的目標是學習一個最優策略π*，使得智能體在環境中累積的長期獎勵最大化。

? ? ? ?Q-Learning是一種無模型的強化學習算法，通過學習狀態 - 動作對的價值函數Q(s,a)來確定最優策略。Q(s,a)表示在狀態s下執行動作a后獲得的期望累積獎勵。Q-Learning的核心更新公式為：

獎勵函數設計

? ? ? ?獎勵函數是強化學習的核心，直接影響學習效果。對于AUV路徑規劃與避障，獎勵函數應包含以下幾個方面：

ε- 貪婪策略

為了平衡探索(Exploration)和利用(Exploitation)，Q-Learning通常采用ε-貪婪策略：

• 以概率ε隨機選擇一個動作 (探索)
• 以概率1-ε選擇當前Q值最大的動作 (利用)

數學表示：

通常，ε會隨著訓練過程逐漸減小，使算法從探索為主過渡到利用為主。常見的ε衰減函數為：

Q更新

? ? ? ?在每個時間步，根據當前狀態s選擇動作a，執行動作后觀察環境反饋的獎勵r和新狀態s'，然后更新Q表：

完整算法偽代碼：

初始化Q表Q(s,a)為任意值
對于每個訓練episode:初始化AUV位置s，設置episode終止標志為False對于episode中的每個時間步:根據ε-貪婪策略從Q表中選擇動作a執行動作a，觀察獎勵r和新狀態s'更新Q表: Q(s,a) ← Q(s,a) + α[r + γmax_a'Q(s',a') - Q(s,a)]s ← s'如果達到目標點或發生碰撞:設置episode終止標志為True

5.參考文獻

[1]徐莉.Q-learning研究及其在AUV局部路徑規劃中的應用[D].哈爾濱工程大學,2004.DOI:10.7666/d.y670628.

[2]王立勇,王弘軒,蘇清華,等.基于改進Q-Learning的移動機器人路徑規劃算法[J].電子測量技術, 2024, 47(9):85-92.

6.完整算法代碼文件獲得

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