改进Q学习与IPSO-DV算法的多机器人路径优化

本文主要探讨了"多机器人基于改进Q学习和扰动速度粒子群算法的路径规划"这一主题，它结合了工程科学与技术领域的智能多机器人路径规划研究。在复杂的环境中，如存在障碍物和动态目标的场景，路径规划对于移动机器人至关重要。经典Q学习算法在处理这种问题时，由于需要计算每个粒子状态下所有可能动作的Q值并存储这些值，导致了计算量大和收敛速度慢的问题。 为了解决这些问题，作者提出了一种创新的方法，即改进的经典Q学习算法与改进的粒子群优化算法（IPSO）以及差分扰动速度（DV）算法相结合。这个方法旨在优化多机器人团队的路径长度、到达时间，同时减少每个机器人在行进过程中的转弯角度，从而有效降低能量消耗。通过存储每个状态的最佳行为Q值，改进的Q学习算法减少了存储需求，提高了效率。在IPSO中，Pbest和gbest的选择与微分进化中的向量微分算子相结合，进一步提升了算法的优化性能。 路径规划的实现包括了对机器人在仿真环境（如虚拟机器人）和实际硬件平台（如Khepera-II机器人）上的测试验证，以确保算法在现实情况下的可行性和有效性。本文的研究结果发表于2016年的国际期刊《工程科学与技术》第19卷，651页，展示了作者对解决多机器人路径规划问题的深入理解和创新策略。 这项工作为解决移动机器人在动态环境中进行高效、节能路径规划提供了新的解决方案，具有重要的工程实践价值和理论贡献。通过结合经典学习算法与优化策略，研究人员成功地提高了路径规划的效率和机器人的整体性能，为未来的智能机器人系统设计提供了有力支持。