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多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法求解最短路径问题: 收藏
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引用; 《电子测量与仪器学报》2019年第5期31卷 148-157页; 作者：马学森朱建谈杰唐昊周江涛合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009 广东三水合肥工业大学研究院佛山528000 合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009 合肥工业大学数学学院合肥230009; 针对最短路径问题中Q学习算法的初始搜索空间大、后期收敛不稳定的缺陷,提出多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法(PPA-Q)。该算法引入网络预处理过程和自适应概率选择模型,利用多头绒泡菌进行网络预处理,减少算法前期的无用探索空间,再通...; 针对最短路径问题中Q学习算法的初始搜索空间大、后期收敛不稳定的缺陷,提出多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法(PPA-Q)。该算法引入网络预处理过程和自适应概率选择模型,利用多头绒泡菌进行网络预处理,减少算法前期的无用探索空间,再通过改进的模拟退火算法实现自适应概率选择模型,加强算法对优质路径的探索程度,增加算法初期解的多样性,同时在算法后期稳定逼近最优路径且不振荡。仿真结果表明,PPA-Q算法收敛到最优路径成功率为100%,高于经典蚁群(ACO)算法和Q(λ)算法的80%,其迭代次数分别低于Q学习算法57.2%、ACO算法32.9%和Q(λ)算法35.1%.; 来源：详细信息评论

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