matlab q-learning抗干扰决策完整代码

Matlab中的Q-Learning算法是一种强化学习的策略，用于解决马尔科夫决策过程（MDP）。完整的Q-Learning抗干扰决策代码通常会包含以下几个部分：

1. 初始化：
- 定义环境的状态空间、动作空间、奖励函数以及学习率α（alpha）、折扣因子γ（gamma）等参数。
- 创建Q表（Q-Table），存储每个状态-动作对的预期回报。

states = ...; % 环境状态
actions = ...; % 可选动作
alpha = ...;
gamma = ...;

Q = zeros(length(states), length(actions)); % 初始化Q表

2. 策略选择：
- 使用ε-greedy策略，既随机探索又利用已有的知识。

function action = chooseAction(state, Q, epsilon)
    if rand() < epsilon
        action = randi(length(actions));
    else
        [~, action] = max(Q(state, :));
    end
end

3. 运行Q-Learning算法：
- 在每个时间步，观察当前状态，选择动作，执行动作并接收新状态和奖励，然后更新Q值。

for episode = 1:num_episodes
    state = initialState(); % 获取初始状态
    while ~terminationCondition(state)
        action = chooseAction(state, Q, epsilon);
        new_state, reward, done = executeAction(action); % 执行动作并获取反馈
        
        Q(state, action) = (1 - alpha) * Q(state, action) + alpha * (reward + gamma * max(Q(new_state, :))); % 更新Q值
        
        state = new_state; % 转到新状态
        if done
            break;
        end
    end
end

4. 结果可视化：
- 如果需要，可以画出Q值随训练次数的变化图，观察学习的效果。

plot(episode, Q(:, chosenBestAction)); % 绘制Q值变化曲线

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