Q-learning算法中不同调制方式作为动作，不同信噪比作为状态，不同吞吐量作为奖励，实现自适应调制matlab代码

以下是一个简单的自适应调制Q-learning算法的MATLAB代码示例：

% 初始化参数
num_actions = 4;  % 动作数
num_states = 10;  % 状态数
alpha = 0.1;  % 学习速率
gamma = 0.9;  % 折扣因子
epsilon = 0.1;  % 探索因子
max_episodes = 10000;  % 最大训练回合数

% 初始化Q表
Q = zeros(num_states, num_actions);

% 定义状态转移函数
function [next_state, reward] = state_transition(state, action)
    % 根据动作计算下一个状态和奖励
    % 这里假设动作0-3分别代表不同的调制方式
    % 状态0-9分别代表不同的信噪比
    % 奖励根据吞吐量计算
    % 具体实现可以根据应用场景进行修改
    snr = state + 1;
    if action == 0
        mod_type = 'BPSK';
    elseif action == 1
        mod_type = 'QPSK';
    elseif action == 2
        mod_type = '8PSK';
    else
        mod_type = '16QAM';
    end
    [throughput, ber] = calculate_throughput(mod_type, snr);
    if ber > 1e-5
        reward = -1;
    else
        reward = throughput;
    end
    next_snr = max(min(snr + round(randn()), 10), 1);
    next_state = next_snr - 1;
end

% 定义策略函数
function action = choose_action(state, Q, epsilon)
    % epsilon-greedy 策略
    if rand() < epsilon
        action = randi(num_actions);
    else
        [~, action] = max(Q(state, :));
    end
end

% 训练Q表
for episode = 1:max_episodes
    % 初始化状态
    state = randi(num_states);
    for step = 1:100  % 最大步数为100
        % 选择动作
        action = choose_action(state, Q, epsilon);
        % 执行动作并观察下一个状态和奖励
        [next_state, reward] = state_transition(state, action);
        % 更新Q表
        Q(state, action) = (1 - alpha) * Q(state, action) + alpha * (reward + gamma * max(Q(next_state, :)));
        % 更新状态
        state = next_state;
        % 判断是否结束
        if reward == -1  % 无法传输数据，结束本次训练
            break;
        end
    end
end

% 测试Q表
state = 5;  % 选择一个信噪比为6dB的状态
for step = 1:10  % 最多测试10步
    [~, action] = max(Q(state, :));
    [next_state, reward] = state_transition(state, action);
    if reward == -1
        fprintf('无法传输数据，测试结束\n');
        break;
    else
        fprintf('步数%d，动作%d，奖励%f，下一个状态%d\n', step, action, reward, next_state);
        state = next_state;
    end
end

需要根据具体应用场景进行修改，特别是状态转移函数和奖励计算部分。