改进CB-HAQL算法提升无人机导航性能与效率

本文主要探讨了在无人机自主导航领域中，如何通过改进基于案例推理启发式Q学习（CB-HAQL）算法来提高导航性能。CB-HAQL算法依赖于案例库，案例库的质量对其策略收敛至关重要。原始的CB-HAQL算法在案例库更新上存在不足，可能导致学习效果受限。 为了克服这个问题，研究者提出了一个改进的CB-HAQL算法，该算法的核心改进包括三个方面： 1. 触发式案例库更新机制：算法设计了一种根据迭代次数动态调整的案例库更新策略。当达到预设的阈值时，才进行案例库的生成或更新，这样可以确保案例库的质量，避免频繁且无谓的更新带来的资源浪费，进而提高学习的稳定性和效率。 2. 动态参数调整：算法引入了动态参数，允许智能体根据对环境的掌握程度调整案例对动作选择的影响。这使得学习过程更加自适应，智能体可以根据环境变化调整启发式程度，从而更好地找到最优策略。 3. 经验倾向性探索：为了加速学习过程，研究者加入了经验倾向性探索的动作策略。这意味着在智能体学习过程中，会优先选择那些基于先前经验更可能产生良好结果的动作，减少了盲目探索，提高了学习效率。 通过这些改进，改进后的CB-HAQL算法在实际应用中展现出更好的策略质量和训练速度。在无人机导航任务中，它不仅能够有效地避开障碍物，而且能更快地学习并适应复杂环境，证明了其在自主导航领域的实用性和有效性。 总结来说，这篇论文旨在解决CB-HAQL算法在实际应用中的问题，并通过引入创新的策略优化了无人机的导航性能。这种改进不仅提升了算法的收敛性，还提高了导航任务的执行效率，对于推动无人机自主导航技术的发展具有重要意义。