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2.部分仿真图预览
3.算法概述
Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机器人）能够在动态变化的环境中，自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径，同时避开障碍物。
4.部分源码
%创建Q学习智能体
% 首先，根据环境的观察和动作规范创建Q表
Qtab = rlTable(getObservationInfo(Envir),getActionInfo(Envir));
% 创建表型表示并设置学习率为0.5
Reptab = rlRepresentation(Qtab);
Reptab.Options.LearnRate = 0.5;
% 接着，使用此表型表示创建Q学习智能体，并配置epsilon贪心策略
agentOpts = rlQAgentOptions;
agentOpts.EpsilonGreedyExploration.Epsilon = 0.04;
qAgent = rlQAgent(Reptab,agentOpts);
%训练Q学习智能体
trainOpts = rlTrainingOptions;
trainOpts.MaxStepsPerEpisode = 100;% 每个episode最大步数
trainOpts.MaxEpisodes = 400;% 总训练episode数
trainOpts.StopTrainingCriteria = "AverageReward";% 停止训练的条件
trainOpts.StopTrainingValue = 40;% 达到的平均奖励阈值
trainOpts.ScoreAveragingWindowLength = 30;% 平均奖励的窗口长度
% 开始训练智能体
trainingStats = train(qAgent,Envir,trainOpts);
0Z_003m
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