说明：使用matlab工具，进行多智能体的Q学习算法的研究仿真，是目前几乎所有行业都在进行的最前沿工作。由于最优值计算的复杂性以及收敛速度的限制，所以目前研究人员使用各种学习方法，进行最优配置的研究。其中Q学习就是当前动态学习中最有前途的一种学习方法。

多智能体 Q学习算法 Q学习 动态学习

说明：Q-learning 算法实现AGV的最优路径规划，实测效果非常好，对于研究深度学习和强化学习的同学很有帮助！

Q-learning算法实现 AGV 路径规划 Q-learning

说明：对比分析lv-music和极化esprit算法q-music算法的估计性能。

极化MUSIC 算法对比 极化估计 LV-MUSIC，Q-MUSIC 估计算法对比

说明：比特加载技术相关算法，包含Fischer算法，贪婪算法以及chow算法。

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说明：应用背景通过Metropolis-Hasting算法，用最基本的均匀等概分部实现任意的随机变量的概率分布的样本，随着实验次数的增多，样本点的分布就能越来越趋近于真实的随机变量分布。关键技术 1)选择一个不可约MC转移矩阵Q(i,j) = Pr(i->j)，；随机选取初始状态; 2)le...

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说明：增强式算法中的Q-学习算法，matlab实现，用于迷宫的最佳路径搜索

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说明：多用户环境中，增强学习算法仿真实验，特别是多用户Q学习算法的应用

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说明：使用matlab工具，进行多智能体的Q学习算法的研究仿真，是目前几乎所有行业都在进行的最前沿工作。由于最优值计算的复杂性以及收敛速度的限制，所以目前研究人员使用各种学习方法，进行最优配置的研究。其中Q学习就是当前动态学习中最有前途的一种学习方法。

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说明：使用Q学习的一种强化学习算法，针对路径规划问题，用Q学习的方法解决

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说明：最优化算法，使用Q型惩罚因子，在matlab环境下运行的通用算法。

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