用MATLAB写一段关于路径规划的DQN程序

路径规划是一个非常广泛的领域，DQN也是其中一种算法，因此需要根据具体的应用场景来编写相应的代码。以下是一个简单的示例程序，用于在2D环境中从起点到终点的路径规划。

% 定义环境
env = createEnv(); % 创建环境

% 定义DQN网络
dqn = createDQN(); % 创建DQN网络

% 定义参数
numEpisodes = 1000; % 迭代次数
maxSteps = 100; % 最大步数
gamma = 0.99; % 折扣因子
epsilon = 0.1; % 探索率
batchSize = 32; % 批大小

% 开始训练
for episode = 1:numEpisodes
    % 初始化环境
    state = env.reset(); % 获取起点

    % 初始化统计信息
    totalReward = 0;
    steps = 0;

    % 开始迭代
    while steps < maxSteps
        % 选择动作
        action = chooseAction(dqn, state, epsilon);

        % 执行动作
        [nextState, reward, done] = env.step(action);

        % 记忆
        dqn = remember(dqn, state, action, reward, nextState, done);

        % 学习
        dqn = learn(dqn, gamma, batchSize);

        % 更新统计信息
        totalReward = totalReward + reward;
        steps = steps + 1;

        % 更新状态
        state = nextState;

        % 判断是否结束
        if done
            break;
        end
    end

    % 打印统计信息
    fprintf('Episode %d: totalReward = %d, steps = %d\n', episode, totalReward, steps);
end

% 测试
state = env.reset();
while true
    % 选择动作
    action = chooseAction(dqn, state, 0);

    % 执行动作
    [nextState, ~, done] = env.step(action);

    % 更新状态
    state = nextState;

    % 判断是否结束
    if done
        break;
    end
end

其中，`createEnv()`用于创建环境，`createDQN()`用于创建DQN网络，`chooseAction()`用于选择动作，`remember()`用于记忆经验，`learn()`用于学习，具体实现可以根据自己的需求进行编写。