matlab强化学习五子棋

### MATLAB 中使用强化学习实现五子棋

在MATLAB环境中利用强化学习算法开发能够玩五子棋的应用程序是一个复杂而有趣的课题。为了构建这样的系统，通常会选择Q-learning或Deep Q-Network (DQN)作为基础的学习机制[^1]。

#### 创建环境模型
首先定义游戏规则以及状态空间和动作空间。对于五子棋而言，每一个可能的棋盘布局代表一种状态；玩家可以在空白位置下子的动作构成动作集。这一步骤涉及编码合法走法验证逻辑并设定奖励函数以评估每步决策的好坏程度。

#### 设计智能体架构
采用表格型Q-Learning方法时，需建立一张二维表记录不同状态下采取各行动所获得预期回报值。随着训练次数增加不断更新这张价值表直到收敛于最优解路径上。如果选择神经网络驱动的方式，则要搭建适合处理离散输入输出模式的小型全连接层结构，并通过反向传播调整权重参数完成自我迭代优化过程[^2]。

% 初始化Q-table 或 DNN 模型
if useTableBasedQLearning
    % 表格形式存储经验
elseif useNeuralNetwork
    net = trainNetwork(...); % 使用trainNetwork 函数创建并初始化网络
end

#### 训练循环流程
编写主控脚本控制整个模拟周期，在每一局游戏中让AI对手轮流执黑先行直至分出胜负为止。期间按照ε-greedy策略选取下一步操作方案——即大部分时间依据当前已知最佳选项行事但在一定概率范围内随机探索未知领域以便发现更优路线。每当一轮结束之后都要回顾整场表现并对内部记忆单元做出相应修正从而逐步积累实战技巧提升胜率水平。

for episode = 1:numEpisodes
    boardState = initializeBoard(); % 清空棋盘准备新一回合较量
    
    while ~isGameOver(boardState)
        action = chooseAction(agent, boardState);
        nextState = makeMove(action, boardState);
        
        reward = calculateReward(nextState);
        updateAgentMemory(agent, boardState, action, reward, nextState);

        boardState = nextState;
    end
    
    reviewEpisodePerformance(agent);
end