matlab强化学习工具包调度

根据提供的引用内容，MATLAB提供了强化学习工具箱，可以用于设计和实现稳健的模型预测控制器或使用无模型控制方法，如模型引用自适应控制、极值搜索控制、强化学习和模糊逻辑。下面是一个简单的强化学习工具箱调度的例子：

% 定义环境
env = rlPredefinedEnv("CartPole-Discrete");

% 定义代理
obsInfo = getObservationInfo(env);
actInfo = getActionInfo(env);
agent = rlDQNAgent(obsInfo,actInfo);

% 定义训练选项
trainOpts = rlTrainingOptions(...
    'MaxEpisodes',1000, ...
    'MaxStepsPerEpisode',500, ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','training-progress',...
    'StopTrainingCriteria','AverageReward',...
    'StopTrainingValue',475);

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

% 测试代理
simOpts = rlSimulationOptions('MaxSteps',500);
experience = sim(env,agent,simOpts);

上述代码中，我们首先定义了一个环境，然后定义了一个代理，接着定义了训练选项，最后使用train函数训练代理，并使用sim函数测试代理。在训练过程中，我们可以通过设置Plots参数为'training-progress'来查看训练进度。