Q-learning算法实现自适应调制，其中不同信噪比作为状态，不同调制方式作为动作，系统吞吐量作为奖励的matlab代码

以下是一个简单的Q-learning算法实现自适应调制的matlab代码，其中信噪比作为状态，调制方式作为动作，系统吞吐量作为奖励。需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的状态和动作设计。

% 初始化Q矩阵
Q = randn(10, 4);

% 定义状态和动作
SNR = linspace(-10, 10, 10);
modulation = [1, 2, 4, 8];

% 定义参数
alpha = 0.1; % 学习率
gamma = 0.9; % 折扣因子
epsilon = 0.1; % ε-greedy策略中的ε值
num_episodes = 1000; % 训练次数

% 开始训练
for i_episode = 1:num_episodes
    % 初始化状态
    state = randi(length(SNR));
    
    % ε-greedy策略选择动作
    if rand < epsilon
        action = randi(length(modulation));
    else
        [~, action] = max(Q(state, :));
    end
    
    % 执行动作并观察奖励和新状态
    mod = modulation(action);
    thr = simulate_system(SNR(state), mod);
    reward = thr;
    new_state = randi(length(SNR));
    
    % 更新Q矩阵
    [~, new_action] = max(Q(new_state, :));
    Q(state, action) = Q(state, action) + alpha * (reward + gamma * Q(new_state, new_action) - Q(state, action));
    
    % 更新状态和动作
    state = new_state;
    action = new_action;
end

% 测试
SNR_test = linspace(-10, 10, 100);
thr_test = zeros(size(SNR_test));
for i = 1:length(SNR_test)
    [~, action] = max(Q(find(SNR == SNR_test(i)), :));
    mod = modulation(action);
    thr_test(i) = simulate_system(SNR_test(i), mod);
end
plot(SNR_test, thr_test);
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('Throughput (bps)');

其中，simulate_system函数模拟了一个系统，输入信噪比和调制方式，输出系统吞吐量。这个函数需要根据实际情况自己实现。