基于改进RBF的Q算法路径规划仿真MATLAB、

采用强化学习中的Q-learning算法实现移动机器人的局部路径规划，并引入资格迹，修改神经网络RBF的权值，使算法更有效地利用未知环境信息特征，以提高迭代过程中的收敛速度。

function Activity（wsMaxXMaxY）
figure
x=1:MaxX;
y=1:MaxX;
[XY]=meshgrid（xy）;
mesh（YXws）%???????????????????????   XY顺序
axis（[0 MaxX 0 MaxY 0 1]）
grid on
xlabel（‘X‘‘Fontsize‘13）
ylabel（‘Y‘‘Fontsize‘13）
zlabel（‘Activation landscape of neuros‘‘Fontsize‘13）
set（gcf‘color‘[1 1 1]）

 属性            大小     日期    时间   名称
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