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1.引言
水下无人航行器 (Autonomous Underwater Vehicle, AUV) 的路径规划与避障是海洋探索、资源开发和军事应用中的关键技术。传统的路径规划方法 (如A*、Dijkstra) 往往难以应对复杂多变的海洋环境，而强化学习 (尤其是Q-Learning) 因其无需精确环境模型、能在动态环境中自适应学习的特性，成为AUV路径规划的理想选择。
2.算法仿真效果演示
软件运行版本：
matlab2024b
仿真结果如下（仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频，完整代码运行后无水印）：
3.数据集格式或算法参数简介
%% 参数设置
gridSize = 20; % 环境网格大小
startPos = [2, 2]; % 起始位置
goalPos = [18, 18]; % 目标位置
numObstacles = 15; % 障碍物数量
maxEpisodes = 2000; % 训练轮数
maxSteps = 100; % 每轮最大步数
learningRate = 0.1; % 学习率
discountFactor = 0.99; % 折扣因子
explorationRate = 1.0; % 探索率
minExplorationRate = 0.01; % 最小探索率
explorationDecay = 0.995; % 探索率衰减率
0Z_023m4.算法涉及理论知识概要
强化学习是一种通过智能体 (Agent) 与环境 (Environment) 交互来学习最优行为策略的机器学习方法。其核心要素包括：
- 智能体 (Agent)：即 AUV，通过传感器感知环境状态并执行动作
- 环境 (Environment)：即水下环境，包括障碍物、水流、目标位置等
- 状态 (State)：智能体在环境中的当前情况表示，如位置、速度、障碍物分布等
- 动作 (Action)：智能体可以执行的操作，如前进、转向等
- 奖励 (Reward)：环境对智能体动作的反馈，用于评估动作的好坏
强化学习的目标是学习一个最优策略π*，使得智能体在环境中累积的长期奖励最大化。
Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习状态 - 动作对的价值函数Q(s,a)来确定最优策略。Q(s,a)表示在状态s下执行动作a后获得的期望累积奖励。Q-Learning的核心更新公式为：
奖励函数设计
奖励函数是强化学习的核心，直接影响学习效果。对于AUV路径规划与避障，奖励函数应包含以下几个方面：
ε- 贪婪策略
为了平衡探索(Exploration)和利用(Exploitation)，Q-Learning通常采用ε-贪婪策略：
- 以概率ε随机选择一个动作 (探索)
- 以概率1-ε选择当前Q值最大的动作 (利用)
数学表示：
通常，ε会随着训练过程逐渐减小，使算法从探索为主过渡到利用为主。常见的ε衰减函数为：
Q更新
在每个时间步，根据当前状态s选择动作a，执行动作后观察环境反馈的奖励r和新状态s'，然后更新Q表：
完整算法伪代码：
初始化Q表Q(s,a)为任意值
对于每个训练episode:
初始化AUV位置s，设置episode终止标志为False
对于episode中的每个时间步:
根据ε-贪婪策略从Q表中选择动作a
执行动作a，观察奖励r和新状态s'
更新Q表: Q(s,a) ← Q(s,a) + α[r + γmax_a'Q(s',a') - Q(s,a)]
s ← s'
如果达到目标点或发生碰撞:
设置episode终止标志为True5.参考文献
[1]徐莉.Q-learning研究及其在AUV局部路径规划中的应用[D].哈尔滨工程大学,2004.DOI:10.7666/d.y670628.
[2]王立勇,王弘轩,苏清华,等.基于改进Q-Learning的移动机器人路径规划算法[J].电子测量技术, 2024, 47(9):85-92.
6.完整算法代码文件获得
完整程序见博客首页左侧或者打开本文底部
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