matlab 强化学习代码

在MATLAB中，可以使用强化学习工具箱来实现强化学习算法。下面是一个示例代码，演示了如何在MATLAB中实现强化学习算法：

% 创建环境
env = rlPredefinedEnv("BasicGridWorld");

% 创建代理
agent = rlQAgent(env);

% 设置训练参数
trainOpts = rlTrainingOptions;
trainOpts.MaxEpisodes = 100;
trainOpts.MaxStepsPerEpisode = 100;
trainOpts.Verbose = false;

% 训练代理
trainingStats = train(agent, env, trainOpts);

% 使用训练好的代理进行测试
testOpts = rlSimulationOptions;
testOpts.MaxSteps = 100;
testOpts.StopOnError = "on";
simStats = sim(agent, env, testOpts);

上述代码中，首先创建了一个强化学习环境（`env`），然后创建了一个Q学习代理（`agent`）。接下来，设置了训练参数（`trainOpts`），包括最大训练回合数和每回合最大步数等。然后，使用`train`函数对代理进行训练，并将训练结果保存在`trainingStats`中。最后，使用训练好的代理进行测试，通过`sim`函数模拟代理在环境中的表现，并将测试结果保存在`simStats`中。