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北京公司网站开发,建站报价表,都江堰建设局网站,中小企业加盟网站建设Q学习#xff08;Q-learning#xff09;路径规划算法。 matlab代码。 智能体与环境交互来更新Q值表。 可以通过窗口界面方便观察交互过程 非4栅格拓展#xff01;智能体可以在一个栅格向8个方向拓展。 代码注释详尽#xff0c;可以方便替换自己的地图。 #路径规划 #强化学习…Q学习Q-learning路径规划算法。 matlab代码。 智能体与环境交互来更新Q值表。 可以通过窗口界面方便观察交互过程 非4栅格拓展智能体可以在一个栅格向8个方向拓展。 代码注释详尽可以方便替换自己的地图。 #路径规划 #强化学习 #Q学习在强化学习的领域中Q学习是一种强大的无模型算法常用于解决路径规划等问题。今天咱就聊聊基于Q学习的路径规划算法并用Matlab实现它而且这个实现还有一些独特之处哦。一、算法核心概念Q学习的核心是通过智能体与环境的不断交互学习到一个Q值表。智能体在每个状态下依据Q值表选择动作执行动作后获得奖励并根据奖励和新状态更新Q值表。经过多次迭代智能体就能找到最优策略也就是最优路径。这里的智能体与传统4栅格拓展不同它可以在一个栅格向8个方向拓展这大大增加了路径搜索的灵活性。二、Matlab代码实现初始化部分% 定义地图尺寸 map_size [10, 10]; % 初始化地图0表示可通行1表示障碍物 map zeros(map_size); % 设置障碍物位置这里只是示例可根据需求随意修改 map(3, 3) 1; map(4, 4) 1; % 初始化Q值表状态数为地图尺寸乘积动作数为88个方向 Q zeros(prod(map_size), 8); % 学习率 alpha 0.1; % 折扣因子 gamma 0.9; % 最大迭代次数 max_episodes 1000;这部分代码主要是对地图和Q值表进行初始化。首先定义了地图的尺寸然后创建一个全零的地图矩阵通过手动设置某些位置为1来表示障碍物。接着根据地图尺寸计算状态数创建Q值表。同时设置了学习率、折扣因子和最大迭代次数这些参数对算法的收敛和性能有重要影响。方向定义与函数实现% 定义8个方向的偏移量 directions [-1, -1; -1, 0; -1, 1; 0, -1; 0, 1; 1, -1; 1, 0; 1, 1]; % 计算状态索引函数 function state_index get_state_index(state, map_size) state_index sub2ind(map_size, state(1), state(2)); end % 检查位置是否合法函数 function valid is_valid(state, map) valid state(1) 1 state(1) size(map, 1) ... state(2) 1 state(2) size(map, 2) ... map(state(1), state(2)) 0; end这里定义了智能体可以移动的8个方向的偏移量。getstateindex函数用于将状态的行列坐标转换为Q值表中的索引。is_valid函数则用来检查智能体移动到的新位置是否在地图范围内且没有障碍物确保移动的合法性。训练过程for episode 1:max_episodes % 随机初始化智能体位置 state [randi(map_size(1)), randi(map_size(2))]; % 确保初始位置合法 while ~is_valid(state, map) state [randi(map_size(1)), randi(map_size(2))]; end state_index get_state_index(state, map_size); while true % 选择动作这里采用epsilon - greedy策略简单示例可随机选择动作 action randi(8); new_state state directions(action, :); if is_valid(new_state, map) new_state_index get_state_index(new_state, map_size); % 奖励设置到达目标位置设为100其他为 -1 if new_state(1) map_size(1) new_state(2) map_size(2) reward 100; else reward -1; end % Q值更新公式 Q(state_index, action) Q(state_index, action) alpha * (reward gamma * max(Q(new_state_index, :)) - Q(state_index, action)); state new_state; state_index new_state_index; else % 如果新位置不合法给予惩罚 reward -10; Q(state_index, action) Q(state_index, action) alpha * (reward - Q(state_index, action)); end % 检查是否到达目标位置 if state(1) map_size(1) state(2) map_size(2) break; end end end训练过程就是智能体不断探索环境的过程。每次迭代开始时随机初始化智能体位置并确保其合法。在每个状态下通过某种策略这里简单随机选择动作选择一个动作尝试移动到新位置。如果新位置合法根据到达的状态给予相应奖励并依据Q学习的更新公式更新Q值表如果不合法则给予惩罚并更新Q值。直到智能体到达目标位置完成一次训练。窗口界面展示要实现通过窗口界面方便观察交互过程可以使用Matlab的图形用户界面GUI相关工具。这里简单说下思路在训练过程中每执行一个动作更新地图上智能体的位置并在窗口中绘制出来。% 创建一个简单的图形窗口 figure; hold on; % 绘制地图障碍物 for i 1:size(map, 1) for j 1:size(map, 2) if map(i, j) 1 rectangle(Position,[j - 0.5, i - 0.5, 1, 1], FaceColor, k); end end end % 在训练过程中每当智能体移动到新位置绘制智能体位置 for episode 1:max_episodes % 训练过程代码... % 假设智能体移动到新位置new_state plot(new_state(2), new_state(1), ro, MarkerFaceColor, r); drawnow; end这段代码创建了一个图形窗口先绘制出地图中的障碍物。在训练过程中每当智能体移动到新位置就在窗口中用红色圆圈标记出来通过drawnow函数实时更新显示这样就能直观地看到智能体与环境的交互过程。通过上述代码和实现过程我们就完成了一个基于Q学习的路径规划算法并且可以很方便地替换自己的地图来进行不同场景下的路径规划。这种方法在机器人导航、游戏角色寻路等领域都有广泛的应用前景。#路径规划 #强化学习 #Q学习