基于深度Q网络的虚拟装配路径规划

摘要：

针对虚拟装配中自由空间相对狭窄造成的复杂环境通行性问题,提出通过跟踪和反馈的方式学习最优的动作序列决策的模糊贝叶斯-深度Q网络算法.将模糊综合评判法和贝叶斯决策算法结合起来替代深度Q网络中的ε-贪婪算法,有效进行探索与利用,生成最优的动作序列决策,规划待装配体的装配路径.实验结果表明,在狭窄空间中,利用模糊贝叶斯-深度Q网络算法解决虚拟装配的路径规划问题具有较好的通行性和规划效率.

关键词：虚拟装配、路径规划、深度Q网络、探索与利用、ε-贪婪算法、模糊贝叶斯

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金基金项目2018 MS078

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2032-2038