matlab环境下模仿学习代码

以下是MATLAB环境下的模仿学习代码示例：

% 设置参数
alpha = 0.5;    % 学习率
epsilon = 0.1;  % 探索率
gamma = 0.9;    % 折扣因子
num_episodes = 1000;    % 迭代次数

% 初始化Q表
Q = zeros(6, 9, 4);

% 定义动作
actions = ['u', 'd', 'l', 'r'];

% 迭代num_episodes次
for i = 1:num_episodes
    % 初始化状态
    state = [6, 3];
    
    % 每个迭代中进行多次动作选择和更新Q表
    while true
        % 选择动作
        if rand < epsilon
            action = actions(randi(4));
        else
            [~, action_index] = max(Q(state(1), state(2), :));
            action = actions(action_index);
        end
        
        % 执行动作获取下一个状态和奖励
        [next_state, reward] = take_action(state, action);
        
        % 更新Q表
        [~, next_action_index] = max(Q(next_state(1), next_state(2), :));
        Q(state(1), state(2), action_index) = Q(state(1), state(2), action_index) + alpha * (reward + gamma * Q(next_state(1), next_state(2), next_action_index) - Q(state(1), state(2), action_index));
        
        % 更新状态
        state = next_state;
        
        % 判断是否到达终点
        if isequal(state, [1, 9])
            break;
        end
    end
end

% 打印最终权值表
Q

其中，`take_action` 函数是根据当前状态和动作选择，返回下一个状态和奖励的函数。在这里，我假设你已经定义好了该函数。