强化学习 路径规划代码

强化学习是一种机器学习方法，它通过试错来学习如何做出最优决策。在路径规划中，强化学习可以用来学习如何在复杂环境中找到最优路径。以下是一些常见的路径规划代码：

1. Dijkstra算法：这是一种基于图的算法，它可以找到两个节点之间的最短路径。该算法通过计算每个节点到起点的距离来确定最短路径。

2. A*算法：这是一种启发式搜索算法，它可以在图中找到最短路径。该算法通过估计每个节点到终点的距离来确定下一步要搜索的节点。

3. Q-learning算法：这是一种基于强化学习的算法，它可以学习如何在复杂环境中找到最优路径。该算法通过学习如何在不同状态下做出最优决策来确定最优路径。

4. SARSA算法：这也是一种基于强化学习的算法，它可以学习如何在复杂环境中找到最优路径。该算法与Q-learning算法类似，但它考虑了当前状态下采取的动作。