q-learnning matlab代码
时间: 2023-08-27 10:05:04 浏览: 56
以下是一个简单的 Q-learning 算法的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 初始化 Q 表格
Q = zeros(6, 6);
% 设置参数
alpha = 0.8;
gamma = 0.95;
epsilon = 0.1;
% 进行 100 次迭代
for i = 1:100
% 从随机起点开始
state = randi([1 6]);
% 进行 10 步
for j = 1:10
% ε-greedy 策略选择行动
if rand < epsilon
action = randi([1 6]);
else
[~, action] = max(Q(state,:));
end
% 执行行动,得到下一个状态和奖励
if action == 6
reward = 1;
next_state = 6;
else
reward = 0;
next_state = randi([1 5]);
end
% 更新 Q 值
Q(state, action) = (1 - alpha) * Q(state, action) + alpha * (reward + gamma * max(Q(next_state,:)));
% 更新当前状态
state = next_state;
end
end
% 输出 Q 值
Q
```
该代码实现了一个简单的 Q-learning 算法,用于学习一个悬崖环境(类似于 Sutton 提到的例子)。在每次迭代中,从随机起点开始,执行 10 步,并且使用 ε-greedy 策略选择行动。在选择行动后,执行行动并更新 Q 值。最终输出学习到的 Q 值表格。