多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法求解最短路径问题

• 作者: 周江涛 唐昊 朱建 谈杰 马学森
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最短路径问题 Q学习 多头绒泡菌 模拟退火算法 网络预处理 自适应概率选择模型
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 148-157
• 页数: 10页
• 分类号: TP18|TN01
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1901936

摘要

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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马学森		26	264	8.0	15.0
2	周江涛		9	27	2.0	5.0
3	唐昊		45	207	8.0	10.0
4	朱建		9	53	5.0	7.0
5	谈杰		4	5	1.0	2.0