目录

1.引言

2.算法仿真效果演示

3.数据集格式或算法参数简介

4.算法涉及理论知识概要

5.参考文献

6.完整算法代码文件获得

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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_023m

4.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True

5.参考文献

[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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