《表1 不同参数时算法改进前后对比Tab.1 Comparison of pre and post improvement of algorithms under different paramete

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《改进Q-Learning算法在路径规划中的应用》


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为说明改进算法的普遍通用性，表1列举了在不同参数条件下算法改进前后需要的学习次数。折算因子γ越大，学习次数越多；深度学习因子α越大，改进算法学习次数越多，但改进后的算法收敛速度加快。

图表编号XD006657400    严禁用于非法目的
绘制时间2018.07.01
作者高乐、马天录、刘凯、张宇轩
绘制单位吉林大学仪器科学与电气工程学院、吉林大学仪器科学与电气工程学院、吉林大学仪器科学与电气工程学院、吉林大学仪器科学与电气工程学院
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