Q-learning算法是强化学习算法中的一种，该算法主要包含：Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息，来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果，因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下，选择动作a,通过环境的作用，形成新的状态s(t+1),并产生回报或

Q-learning算法是强化学习算法中的一种，该算法主要包含：Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息，来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果，因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下，选择动作a,通过环境的作用，形成新的状态s(t+1),并产生回报或

A*算法最早可追溯到1968年，在IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics中的论文A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths中首次提出。参考文献：[2]张海涛,程荫杭.基于A*算法的全局路径搜索[J].微计算机信息, 2007(17):3.D

基于门控循环单元网络定向改进预测的动态多目标进化算法（Gated Recurrent Unit Learning-Based Directional Improvement Prediction for Dynamic Multiobjective Optimization，GRU-DIP-DMOEA）是基于定向改进预测的动态多目标进化算法（Learning-Based Directional I

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