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内容介绍
本文聚焦于清洁机器人多点路径规划问题，深入探讨了融合Q-learning与鲸鱼优化算法（WOA）的解决方案。通过分析清洁机器人路径规划的需求与挑战，阐述了Q-learning算法和鲸鱼优化算法的原理与特点。详细介绍了融合算法的实现过程，包括问题建模、算法融合策略等。通过实验验证，融合算法在路径长度、计算效率等方面展现出显著优势，为清洁机器人路径规划提供了高效、智能的解决方案。
关键词
Q-learning算法；鲸鱼优化算法；清洁机器人；多点路径规划；融合算法
一、引言
随着智能家居市场的迅速发展，清洁机器人作为重要的智能设备，其性能和智能化水平备受关注。路径规划是清洁机器人实现高效清洁的核心技术之一，直接关系到机器人的清洁效率、覆盖范围和工作质量。传统的路径规划方法在面对复杂环境时，往往存在局限性，难以满足清洁机器人多点路径规划的需求。
Q-learning算法作为一种基于强化学习的动态规划方法，能够通过试错的方式学习最优策略，适用于解决具有不确定性和动态性的路径规划问题。鲸鱼优化算法（WOA）是一种模拟座头鲸社会行为的群体智能优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点。将Q-learning算法与鲸鱼优化算法相融合，可以充分发挥两者的优势，提高清洁机器人多点路径规划的效率和准确性。
二、清洁机器人多点路径规划的需求与挑战
2.1 需求分析
清洁机器人的主要任务是在指定的区域内完成清洁工作，其多点路径规划需要满足以下几个方面的需求：
遍历性
：机器人需要尽可能遍历所有可清洁的区域，确保没有遗漏，以提高清洁质量。
不重复性
：机器人的行走路线应尽量避免重复，减少不必要的移动，提高清洁效率。
避障能力
：在清洁过程中，机器人需要能够实时感知周围环境，避开障碍物，确保安全运行。
最短路径
：在满足遍历性和不重复性的前提下，机器人应选择一条最短的路径，以减少能源消耗和工作时间。
2.2 挑战分析
在实际应用中，清洁机器人多点路径规划面临着诸多挑战：
环境复杂性
：清洁环境可能包含各种复杂的障碍物，如家具、墙壁、楼梯等，增加了路径规划的难度。
动态性
：环境中的障碍物可能会发生变化，如家具的移动、人员的走动等，要求路径规划算法具有实时性和适应性。
多目标优化
：路径规划需要同时考虑多个目标，如路径长度、清洁覆盖率、能源消耗等，增加了问题的复杂性。
三、Q-learning算法原理与特点
3.1 算法原理
Q-learning算法是一种无模型的强化学习算法，用于求解马尔可夫决策过程中的最优策略。其基本思想是通过智能体与环境的交互，不断更新Q值表，以找到在某个状态下采取某个动作所能获得的长期回报的最大值。
Q-learning算法的更新公式为：
3.2 特点分析
无需模型
：Q-learning算法不需要对环境进行建模，只需通过与环境的交互来学习最优策略，适用于未知环境。
自适应学习
：算法能够根据环境的反馈不断调整Q值，适应环境的变化。
离线学习
：可以在模拟环境中进行学习，然后将学习到的策略应用到实际环境中。
四、鲸鱼优化算法（WOA）原理与特点
4.1 算法原理
鲸鱼优化算法模拟了座头鲸的社会行为，主要包括包围猎物、随机搜索和螺旋捕猎三个阶段。
包围猎物
：鲸鱼优化算法假设当前种群中最优解为猎物位置或已接近目标猎物的位置，种群中其他鲸鱼个体根据当前最优解更新自身位置。其位置更新公式为：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function func_plot(func_name)
[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(func_name);
switch func_name
case 'F1'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F2'
x=-10:1:10; y=x; %[-10,10]
case 'F3'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F4'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F5'
x=-30:1:30; y=x; %[-30,30]
case 'F6'
x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]
case 'F7'
x=-1:0.03:1; y=x; %[-1.28,1.28]
case 'F8'
x=-10:0.1:10;y=x; %[-10,10]
case 'F9'
x=-10:0.1:10; y=x; %[-10,10]
case 'F10'
x=-1:0.01:1; y=x;%[-1,1]
case 'F11'
x=-100:2:100; y=x;%[-100,100]
case 'F12'
x=-5:0.1:10; y=x;%[-5,10]
case 'F13'
x=-500:5:500; y=x;%[-500,500]
case 'F14'
x=-5.12:0.5:5.12; y=x;%[-5.12,5.12]
case 'F15'
x=-32:0.4:32; y=x;%[-32,32]
case 'F16'
x=-600:6:600; y=x;%[-600,600]
case 'F17'
x=-50:1:50; y=x;%[-50,50]
case 'F18'
x=-50:1:50; y=x;%[-50,50]
case 'F19'
x=-500:5:500; y=x;%[-500,500]
case 'F20'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F21'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5.12,5.12]
case 'F22'
x=-10:0.2:10; y=x;%[-10,10]
case 'F23'
x=-20:1:20; y=x;%[-100,100]
case 'F24'
x=-100:2:100; y=x;%[-100,100]
case 'F25'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F26'
x=-1:0.01:1; y=x;%[-5,5]
case 'F27'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F28'
x=-5:0.06:5; y=x;%[-5,5]
case 'F29'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F30'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F31'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F32'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
case 'F33'
x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]
end
L=length(x);
f=[];
for i=1:L
for j=1:L
if strcmp(func_name,'F20') == 0 && strcmp(func_name,'F25')==0 && strcmp(func_name,'F29')==0 && strcmp(func_name,'F30')==0 && strcmp(func_name,'F31')==0 && strcmp(func_name,'F32')==0 && strcmp(func_name,'F33')==0
f(i,j)=fobj([x(i),y(j)]);
end
if strcmp(func_name,'F25')==1 || strcmp(func_name,'F20')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);
end
if strcmp(func_name,'F29')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0]);
end
if strcmp(func_name,'F30')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0,0,0]);
end
if strcmp(func_name,'F31')==1 || strcmp(func_name,'F32')==1 || strcmp(func_name,'F33')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);
end
if strcmp(func_name,'F21')==1 || strcmp(func_name,'F22')==1 || strcmp(func_name,'F23')==1
f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);
end
end
end
surfc(x,y,f,'LineStyle','none');
end
🔗 参考文献
[1] 默凡凡.基于Q学习算法的移动机器人路径规划方法研究[D].北京工业大学,2016.
[2] 卫玉梁,靳伍银.基于神经网络Q-learning算法的智能车路径规划[J].火力与指挥控制, 2019, 44(2):4.DOI:CNKI:SUN:HLYZ.0.2019-02-010.
[3] 许文亚,李岩学,徐阳,等.基于线性规划和强化学习模型的零能耗住宅运行优化对比研究[J].建筑节能（中英文）, 2023, 51(11):86-92.DOI:10.3969/j.issn.2096-9422.2023.11.015.
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
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无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
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🌈电力系统方面
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交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
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卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
