matlab实现有风的格子世界(sarsa)相关代码
时间: 2024-02-03 20:01:51 浏览: 27
以下是一个简单的 MATLAB 代码,用于实现有风的格子世界的 SARSA:
```matlab
% 格子世界大小
world_size = [7, 10];
% 起点和终点位置
start_pos = [4, 1];
goal_pos = [4, 8];
% 风力大小
wind = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 0];
% 动作集合
actions = ["up", "down", "left", "right"];
num_actions = length(actions);
% 学习率
alpha = 0.5;
% 折扣因子
gamma = 1;
% ε-贪心策略
epsilon = 0.1;
% 初始化 Q 表
Q = zeros([world_size, num_actions]);
% SARSA 算法
for episode = 1:1000
% 初始化状态
state = start_pos;
% 选择初始动作
[action, action_idx] = choose_action(state, Q, actions, epsilon);
while ~isequal(state, goal_pos)
% 执行动作
next_state = get_next_state(state, action, wind, world_size);
% 选择下一个动作
[next_action, next_action_idx] = choose_action(next_state, Q, actions, epsilon);
% 更新 Q 表
Q(state(1), state(2), action_idx) = Q(state(1), state(2), action_idx) + ...
alpha * (reward(state, action, world_size, goal_pos) + ...
gamma * Q(next_state(1), next_state(2), next_action_idx) - ...
Q(state(1), state(2), action_idx));
% 更新状态和动作
state = next_state;
action = next_action;
action_idx = next_action_idx;
end
end
% 测试策略
test_policy(Q, actions, wind, world_size, start_pos, goal_pos);
```
其中,`choose_action` 函数用于根据 Q 表和 ε-贪心策略选择动作,`get_next_state` 函数用于根据当前状态和动作获取下一个状态,`reward` 函数用于计算当前状态和动作的奖励,`test_policy` 函数用于测试策略并输出路径。请根据需要自行实现这些函数。
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