路径规划基于matlab RBF优化Qlearning算法机器人避障路径规划含Matlab源码 1219期

Posted 紫极神光

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了路径规划基于matlab RBF优化Qlearning算法机器人避障路径规划含Matlab源码 1219期相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、RBF简介

1 RBF
1.1 什么是径向基函数
1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(RBF)方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数,也就是Φ(x)=Φ(‖x‖),或者还可以是到任意一点c的距离,c点称为中心点,也就是Φ(x,c)=Φ(‖x-c‖)。任意一个满足Φ(x)=Φ(‖x‖)特性的函数Φ都叫做径向基函数,标准的一般使用欧氏距离(也叫做欧式径向基函数),尽管其他距离函数也是可以的。最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||2/(2*σ)2) } 其中x_c为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。

1.2 RBF神经网络
RBF神将网络是一种三层神经网络,其包括输入层、隐层、输出层。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的,而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。流图如下:

RBF网络的基本思想是:用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间&#x

以上是关于路径规划基于matlab RBF优化Qlearning算法机器人避障路径规划含Matlab源码 1219期的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

matlab基于蚁群算法的二维路径规划算法matlab优化算法二十二

PSO路径规划基于PSO优化算法的动态路径规划MATLAB仿真

路径规划基于果蝇优化算法实现机器人路径规划matlab源码

路径规划基于果蝇优化算法实现机器人路径规划matlab源码

配送路径规划基于matlab蚁群优化节约算法单中心多城市配送车辆路径规划含Matlab源码 017期

数据预测基于matlab粒子群优化RBF神经网络数据预测含Matlab源码 1755期