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本发明公开了一种基于Q‑learning的智能体时序任务路径规划方法，包括如下步骤：基于栅格法对智能体所处环境进行地图建模，根据时序任务要求确定各个任务点顺序；设计强化学习中智能体的状态空间、动作空间，创建时序任务记录表格记录已到达的任务点；将环境障碍物信息和任务点时序信息融入到奖励函数中，使智能体在训练过程中考虑到全局信息；创建多个状态动作价值表格存储各个任务完成后的状态动作价值，利用ε‑贪婪策略选择动作，对智能体进行训练；根据训练结束后的状态动作价值表格得到最优策略，实现最优路径规划。本发明
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116822765 A (43)申请公布日 2023.09.29 (21)申请号 202310650859.6 (22)申请日 2023.06.02 (71)申请人 东南大学 地址 211189
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