Browsing by Author "Jiang, Lan-Shin"

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    基於強化學習結合KAN網路和注意力機制的創新混合架構應用於多機器人避障系統
    (2025) 姜嵐新; Jiang, Lan-Shin
    本研究提出一種結合 Kolmogorov-Arnold Network（KAN）與多層感知器(Multi-layer Perceptron , MLP）的創新架構，用於解決多機器人系統中的避障問題。隨著機器人技術的發展，多機器人系統在複雜環境中的運作日益普及，有效的避障策略成為確保系統安全與高效運作的關鍵。本研究設計了一種整合卷積神經網路（Convolutional Neural Network , CNN）、注意力機制（Attention）與 KAN 的混合架構，結合近端策略優化(Proximal Policy Optimization , PPO)算法進行強化學習訓練。實驗結果表明，與傳統的 CNN-MLP 架構相比，所提出的 CNN_ATT_MLP_KAN-PPO 架構在參數效率、學習效率和泛化能力方面均具有顯著優勢，特別適用於複雜環境和大規模多機器人系統。研究結果不僅驗證了 KAN 網路在實際應用中的價值，也為多機器人協作系統的發展提供了新的技術路徑。