matlab强化学习代码

以下是一个简单的 Q-learning 强化学习的 Matlab 代码示例：

% 定义环境状态数量
numStates = 6;

% 定义动作数量
numActions = 2;

% 定义奖励矩阵
rewardMatrix = [0, 0, 0, 0, 0, 0;
                0, 0, 0, 0, 0, 0;
                0, -10, 0, 0, 0, 0;
                0, 0, 0, 0, 0, 0;
                0, 0, 0, 0, 0, 100;
                0, 0, 0, 0, 0, 0];

% 定义 Q 表格，并初始化为零
Q = zeros(numStates, numActions);

% 定义学习率参数
learningRate = 0.8;

% 定义折扣因子参数
discountFactor = 0.95;

% 定义迭代次数
numIterations = 1000;

% 开始训练
for i = 1:numIterations
    % 初始化状态
    currentState = randi([1, numStates]);
    
    % 一直进行直到到达目标状态
    while currentState ~= 5
        % 选择动作
        action = randi([1, numActions]);
        
        % 获取下一个状态和奖励
        nextState = find(rewardMatrix(currentState,:) > 0);
        reward = rewardMatrix(currentState, action);
        
        % 更新 Q 表格
        Q(currentState, action) = Q(currentState, action) + learningRate * (reward + discountFactor * max(Q(nextState,:)) - Q(currentState, action));
        
        % 更新状态
        currentState = nextState(randi([1, length(nextState)]));
    end
end

% 测试训练结果
currentState = randi([1, numStates]);
while currentState ~= 5
    [~, action] = max(Q(currentState,:));
    nextState = find(rewardMatrix(currentState,:) > 0);
    currentState = nextState(randi([1, length(nextState)]));
end
disp("Reached goal state!");

这个代码示例是一个简单的 Q-learning 强化学习的例子。它定义了一个具有 6 个状态和 2 个动作的环境，并使用一个奖励矩阵来表示环境中的奖励。在训练过程中，代码会随机选择一个初始状态，然后一直进行直到达到目标状态。在每个状态下，代码会随机选择一个动作，并更新 Q 表格。在测试过程中，代码会随机选择一个初始状态，并一直进行直到达到目标状态。在每个状态下，代码会使用已经学到的 Q 表格来选择最佳动作。