深度强化学习走迷宫，matlab实现

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）走迷宫是一个经典的强化学习问题。可以使用Q-learning和深度神经网络来实现。下面是一个使用MATLAB实现的示例代码：

% 定义迷宫
maze = [0 0 0 0 0 0 0 1;
        0 1 0 1 0 0 0 1;
        0 0 0 1 0 0 0 1;
        0 0 1 1 0 0 0 0;
        0 0 0 1 0 1 0 0;
        0 0 0 1 0 0 0 0;
        0 0 0 1 0 1 0 0;
        0 0 0 0 0 0 0 0];
% 定义起点和终点
start = [1,1];
goal = [8,8];
% 定义奖励和折扣因子
reward = 10;
gamma = 0.9;
% 定义神经网络结构
numInputs = 2;
numHidden = 40;
numOutputs = 4;
% 定义训练参数
numEpisodes = 1000;
numSteps = 100;
epsilon = 0.1;
alpha = 0.1;
% 初始化Q矩阵和神经网络
Q = zeros(size(maze,1),size(maze,2),numOutputs);
w1 = randn(numInputs,numHidden);
w2 = randn(numHidden,numOutputs);

% 定义动作函数
function [action, Qmax] = chooseAction(state, Q, w1, w2, epsilon)
    if rand < epsilon
        % 随机选择动作
        action = randi([1,4]);
    else
        % 选择Q值最大的动作
        [~,action] = max(Q(state(1),state(2),:));
    end
    % 计算Q值
    Qmax = Q(state(1),state(2),action);
    % 将状态转换为神经网络的输入
    nnInput = state';
    % 前向传播
    nnHidden = w1'*nnInput;
    nnOutput = w2'*nnHidden;
    % 计算Q值
    Qmax = max(Qmax,nnOutput(action));
end

% 开始训练
for i = 1:numEpisodes
    % 重置起点
    current = start;
    % 重置状态
    state = [find(current(1)==1:size(maze,1)), find(current(2)==1:size(maze,2))];
    % 初始化步数和累计奖励
    step = 0;
    totalReward = 0;
    % 重置神经网络的梯度
    dW1 = zeros(size(w1));
    dW2 = zeros(size(w2));
    % 开始学习
    while ~isequal(current,goal) && step<numSteps
        % 选择动作
        [action, Qmax] = chooseAction(state, Q, w1, w2, epsilon);
        % 执行动作
        switch action
            case 1
                next = current - [0,1];
            case 2
                next = current + [0,1];
            case 3
                next = current - [1,0];
            case 4
                next = current + [1,0];
        end
        % 计算下一个状态和奖励
        nextState = [find(next(1)==1:size(maze,1)), find(next(2)==1:size(maze,2))];
        if maze(next(1),next(2)) == 1
            next = current;
            nextState = state;
            r = -1;
        elseif isequal(next,goal)
            r = reward;
        else
            r = 0;
        end
        % 更新Q值
        Q(state(1),state(2),action) = Q(state(1),state(2),action) + alpha*(r + gamma*Qmax - Q(state(1),state(2),action));
        % 更新神经网络的梯度
        nnInput = state';
        nnHidden = w1'*nnInput;
        nnOutput = w2'*nnHidden;
        target = nnOutput;
        target(action) = r + gamma*Qmax;
        delta2 = nnOutput - target;
        delta1 = w2*delta2;
        dW2 = dW2 + nnHidden*delta2';
        dW1 = dW1 + nnInput*delta1';
        % 更新状态和步数
        current = next;
        state = nextState;
        step = step + 1;
        totalReward = totalReward + r;
    end
    % 更新神经网络
    w1 = w1 - alpha*dW1;
    w2 = w2 - alpha*dW2;
    % 输出结果
    fprintf('Episode: %d, Steps: %d, Total Reward: %d\n', i, step, totalReward);
end

该示例代码中，首先定义了迷宫、起点和终点、奖励和折扣因子、神经网络结构、训练参数等。然后定义了一个动作函数，用于选择动作并计算Q值。最后使用Q-learning和深度神经网络训练模型，输出结果。

需要注意的是，该代码只是一个示例，实际应用中，需要根据具体情况进行修改和调整。