作者：王军红,江虹,黄玉清,伍晓利 单位：四川省计算机研究院 出版：《计算机应用研究》2013年第01期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSYJ2013010520 DOC编号：DOCJSYJ2013010529 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 基于kNN-Sarsa(λ)强化学习的机器人路径规划方法虽然收敛速度快，但该算法容易陷入局部最优值，且未考虑环境信息的不完全可观测性。为此，设计了一种随机扰动(random perturbation)kNN-Sarsa(λ)强化学习算法，利用Bayesian规则对传感器探测信息的不确定性进行了处理，建立了基于栅格地图的仿真环境模型。仿真实验结果表明，该方法不仅收敛性好，能有效缓解kNN-Sarsa(λ)算法易陷入局部最优的现象，且在传感器探测信息不确定的情况下仍能搜索到最优路径。

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