【摘 要】
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针对最短路径问题中Q学习算法的初始搜索空间大、后期收敛不稳定的缺陷,提出多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法(PPA-Q)。该算法引入网络预处理过程和自适应概率选择模型,利用
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院; 广东三水合肥工业大学研究院; 合肥工业大学电气与自动化工程学院; 合肥工业大学;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573126);广东省科技发展专项基金(2017A010101001);中央高校基本科研业务费专项基金(JZ2016HGBZ1032);国家留学基金;安徽省教育厅高等学校省级质量工程项目(2017JYXM0055);合肥工业大学课程规划设计研究项目(119-033112)资助
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针对最短路径问题中Q学习算法的初始搜索空间大、后期收敛不稳定的缺陷,提出多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法(PPA-Q)。该算法引入网络预处理过程和自适应概率选择模型,利用多头绒泡菌进行网络预处理,减少算法前期的无用探索空间,再通过改进的模拟退火算法实现自适应概率选择模型,加强算法对优质路径的探索程度,增加算法初期解的多样性,同时在算法后期稳定逼近最优路径且不振荡。仿真结果表明,PPA-Q算法收敛到最优路径成功率为100%,高于经典蚁群(ACO)算法和Q(λ)算法的80%,其迭代次数分别低于Q学习算法57. 2%、ACO算法32. 9%和Q(λ)算法35. 1%.
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