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【路线规划】基于批量梯度下降法、加权平均动量法、学习率自适应、动态判分法的无监督强化学习路线规划凸轮设计MATLAB代码
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文件目录:资料库->02 工程训练大赛->第八届->2.3.10 工训开环打卡赛题AI凸轮设计APP 链接:https://pan.baidu.com/s/1V-3eZ7oRXeGDZ4YV3kylEA?pwd=niti 【路线规划】基于批量梯度下降法、加权平均动量法、学习率自适应、动态判分法的无监督强化学习路线规划、凸轮设计、反推仿真MATLAB代码软件 该AI用于第八届大学生工程训练大赛基础赛道中,车辆的路线规划及凸轮设计 重新审视了一下自己写的算法,并对其中用到的方法进行列举: 1、批量梯度下降法:全面下降算法,小批量数据快速寻找最优梯度方向 2、加权平均动量法:基于对历史数据的实时加权为之后的下降方向提供指导 3、学习率自适应:自动判断并调节学习率,避免了在极值处的无序震荡 4、动态判分法:阶段式动态调节AI侧重倾向,有助于更好的跳出局部最优解 5、无监督强化学习:仅通过对算法的预期,让AI自行摸索前进方向 AI会同时考虑以下特征值: 路线长度、路线曲率及其一二阶导、凸轮曲率及其压力角 使得最终的路线更加圆润、凸轮更加光滑
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