摘要：路径规划是AGV控制系统中的关键技术。文章在分析了AGV路径规划方法的基础上,对于未知环境下AGV的局部路径规划问题,设计了一种改进的模糊q学习路径规划策略,并给出具体执行步骤,最后用Matlab进行了仿真。仿真结果表明该方法规划的轨迹平滑、实时性好、具有良好的效果,该研究为进一步控制AGV奠定了基础。

摘要：由于网格资源的自治、分布、异构和动态变化等特性,如何有效地管理和调度资源是网格计算领域中的一个关键问题,至今仍未得到满意的解决。提出了一种基于Agent的网格资源管理模型,为各类Agent设计了动态模糊知识库,并研究了基于动态模糊知识的模糊q学习算法。算法较好地满足了网格资源管理中的智能适应性、扩展性及调度优化的需要。通过模拟实验验证了所研究模型和算法的有效性和效率。