随着人工智能技术的飞速发展，强化学习已成为解决复杂决策问题的关键方法之一。在机器人路径规划中，强化学习算法能够自主学习最优路径，提高机器人的导航效率。本文将深入探讨策略梯度方法与Q-learning的融合应用，以及这一改进算法在机器人路径规划中的基本原理和实现细节。
策略梯度方法是一种基于策略优化的强化学习方法，它通过直接调整策略参数来最大化累积回报。与之相比，Q-learning是一种基于价值的强化学习方法，它通过估计状态-动作值函数（Q函数）来找到最优策略。
策略梯度方法在处理连续动作空间时表现出色，而Q-learning则在离散动作空间中更为高效。将两者融合，可以充分利用各自的优点，提高算法在复杂环境中的适应性和鲁棒性。
本改进算法结合了策略梯度方法和Q-learning的优点，提出了一个双策略框架。该框架包含一个基于策略梯度的主策略和一个基于Q-learning的辅助策略。主策略负责生成动作，而辅助策略则用于评估动作的价值，为主策略提供反馈。
以下是算法实现中的一个关键代码段，展示了如何更新策略参数：
# 假设policy_params为主策略的参数，q_values为Q函数的值
# learning_rate为学习率，grad_policy为策略梯度
# 计算策略梯度
grad_policy = compute_policy_gradient(policy_params, q_values)
# 更新策略参数
policy_params -= learning_rate * grad_policy
在多个机器人路径规划任务中，本改进算法表现出色，优于单独使用策略梯度方法或Q-learning的算法。实验结果表明，融合策略梯度与Q-learning可以显著提高机器人的导航效率和路径质量。
本文提出了一种将策略梯度方法与Q-learning相结合的改进算法，并成功应用于机器人路径规划任务。实验结果表明，该算法在复杂环境中具有较高的适应性和鲁棒性，为机器人导航提供了新的解决方案。