一、Q-learning簡(jiǎn)介

Q-learning是一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，用于解決基于馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）的問(wèn)題。它通過(guò)學(xué)習(xí)一個(gè)價(jià)值函數(shù)來(lái)指導(dǎo)智能體在環(huán)境中做出決策，以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。

Q-learning算法的核心思想是通過(guò)不斷更新一個(gè)稱為Q值的表格來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。Q值表示在給定狀態(tài)下采取某個(gè)動(dòng)作所能獲得的預(yù)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。算法的基本步驟如下：

1. 初始化Q值表格，將所有Q值初始化為0。

2. 在每個(gè)時(shí)間步驟t，智能體觀察當(dāng)前狀態(tài)st，并根據(jù)當(dāng)前Q值表格選擇一個(gè)動(dòng)作at。選擇動(dòng)作的方法可以是ε-greedy策略，即以ε的概率隨機(jī)選擇一個(gè)動(dòng)作，以1-ε的概率選擇當(dāng)前Q值最大的動(dòng)作。

3. 執(zhí)行動(dòng)作at，觀察環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)rt+1和下一個(gè)狀態(tài)st+1。

4. 根據(jù)Q-learning更新規(guī)則更新Q值表格中的Q值：

??Q(st, at) = Q(st, at) + α * (rt+1 + γ * max(Q(st+1, a)) - Q(st, at))

??其中，α是學(xué)習(xí)率，γ是折扣因子，用于平衡當(dāng)前獎(jiǎng)勵(lì)和未來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)的重要性。

5. 重復(fù)步驟2-4，直到達(dá)到停止條件（例如達(dá)到最大迭代次數(shù)或Q值收斂）。

Q-learning算法的目標(biāo)是通過(guò)不斷更新Q值表格，使得智能體能夠在環(huán)境中找到最優(yōu)策略，以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。

二、無(wú)人機(jī)物流路徑規(guī)劃

無(wú)人機(jī)物流路徑規(guī)劃是指利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行貨物運(yùn)輸時(shí)，通過(guò)算法和技術(shù)使其無(wú)人機(jī)將所有貨物運(yùn)送到指定位置，并返回起點(diǎn)，并得到最優(yōu)飛行路徑，以實(shí)現(xiàn)高效、安全和準(zhǔn)確的貨物運(yùn)輸。無(wú)人機(jī)物流路徑規(guī)劃可以簡(jiǎn)單抽象為旅行商問(wèn)題（Traveling Salesman Problem, TSP）。TSP是一個(gè)經(jīng)典的組合優(yōu)化問(wèn)題，它的目標(biāo)是找到一條路徑，使得旅行商從起點(diǎn)出發(fā)，經(jīng)過(guò)所有城市恰好一次，最后回到起點(diǎn)，并且總路徑長(zhǎng)度最短。解決TSP問(wèn)題的方法有很多，其中一種常用的方法是蟻群算法。除了蟻群算法，還有其他一些常用的解決TSP問(wèn)題的方法，如遺傳算法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。強(qiáng)化學(xué)習(xí)求解TSP問(wèn)題思路新穎，具有一定優(yōu)勢(shì)。

三、Q-learning求解無(wú)人機(jī)物流路徑規(guī)劃

1、部分代碼

可以自動(dòng)生成地圖也可導(dǎo)入自定義地圖，只需要修改如下代碼中chos的值即可。

import matplotlib.pyplot as plt
from Qlearning import Qlearning
#Chos： 1 隨機(jī)初始化地圖； 0 導(dǎo)入固定地圖
chos=1
node_num=36 #當(dāng)選擇隨機(jī)初始化地圖時(shí)，自動(dòng)隨機(jī)生成node_num-1個(gè)城市
# 創(chuàng)建對(duì)象，初始化節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算每?jī)牲c(diǎn)距離
qlearn = Qlearning(alpha=0.5, gamma=0.01, epsilon=0.5, final_epsilon=0.05,chos=chos,node_num=node_num)
# 訓(xùn)練Q表、打印路線
iter_num=1000#訓(xùn)練次數(shù)
Curve,BestRoute,Qtable,Map=qlearn.Train_Qtable(iter_num=iter_num)
#Curve 訓(xùn)練曲線
#BestRoute 最優(yōu)路徑
#Qtable Qlearning求解得到的在最優(yōu)路徑下的Q表
#Map TSP的城市節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)


## 畫圖
plt.figure()
plt.ylabel("distance")
plt.xlabel("iter")
plt.plot(Curve, color='red')
plt.title("Q-Learning")
plt.savefig('curve.png')
plt.show()

2、部分結(jié)果

（1）以國(guó)際通用的TSP實(shí)例庫(kù)TSPLIB中的測(cè)試集bayg29為例：

Qlearning算法得到的最短路線: [1, 28, 6, 12, 9, 26, 29, 3, 5, 21, 2, 20, 10, 4, 15, 18, 14, 22, 17, 11, 19, 25, 7, 23, 27, 8, 24, 16, 13, 1]

（2）隨機(jī)生成27個(gè)城市

Qlearning算法得到的最短路線:最短路線: [1, 4, 10, 26, 25, 12, 20, 9, 7, 18, 21, 19, 23, 8, 22, 17, 11, 3, 13, 2, 5, 24, 27, 15, 14, 6, 16, 1]

（3）隨機(jī)生成17個(gè)城市

Qlearning算法得到的最短路線:最短路線: [1, 12, 5, 8, 3, 4, 2, 13, 10, 17, 14, 7, 9, 11, 15, 16, 6, 1]文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-835322.html

四、完整Python代碼

到了這里，關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用（六）：基于Q-learning的無(wú)人機(jī)物流路徑規(guī)劃研究（提供Python代碼）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！