matlab 强化学习DDPG轨迹跟踪代码

您好！以下是一个基于MATLAB的强化学习轨迹跟踪的简单代码示例：

% 强化学习轨迹跟踪代码示例

% 定义环境参数
num_states = 10; % 状态空间大小
num_actions = 3; % 动作空间大小

% 初始化Q表
Q = zeros(num_states, num_actions);

% 设置超参数
alpha = 0.1; % 学习率
gamma = 0.9; % 折扣因子
epsilon = 0.1; % 探索率

% 迭代训练
num_episodes = 1000; % 训练轮数

for episode = 1:num_episodes
    state = 1; % 初始状态
    
    while state ~= num_states
        % 选择动作
        if rand < epsilon
            action = randi(num_actions); % 随机探索
        else
            [~, action] = max(Q(state, :)); % 根据Q值选择最佳动作
        end
        
        % 执行动作并观察奖励和下一个状态
        reward = get_reward(state, action);
        next_state = get_next_state(state, action);
        
        % 更新Q值
        Q(state, action) = Q(state, action) + alpha * (reward + gamma * max(Q(next_state, :)) - Q(state, action));
        
        % 更新当前状态
        state = next_state;
    end
end

% 测试训练结果
current_state = 1; % 初始状态
while current_state ~= num_states
    [~, action] = max(Q(current_state, :)); % 根据Q值选择最佳