Q学习MATLAB代码
时间: 2023-12-26 21:53:18 浏览: 34
Q-learning 是一种基于强化学习的算法,用于解决决策问题。下面是一个简单的 Q-learning MATLAB 代码示例:
```matlab
% 初始化 Q 矩阵
Q = zeros(6,6);
% 设置参数
alpha = 0.8;
gamma = 0.95;
epsilon = 0.1;
% 迭代次数
num_iterations = 1000;
% 迭代开始
for i = 1:num_iterations
% 初始化状态
state = randi([1 6]);
% 选择动作
if rand < epsilon
% 探索
action = randi([1 6]);
else
% 利用
[~,action] = max(Q(state,:));
end
% 执行动作并观察奖励
if action == 6
% 终止状态
reward = 10;
next_state = 6;
else
% 非终止状态
reward = -1;
next_state = action;
end
% 更新 Q 矩阵
Q(state,action) = Q(state,action) + alpha*(reward + gamma*max(Q(next_state,:)) - Q(state,action));
end
```
这个示例是一个简单的迷宫问题,其中智能体需要从起点走到终点。在这个示例中,Q 矩阵的大小为 $6\times6$,表示智能体在每个状态下采取每个动作的 Q 值。在每次迭代中,智能体会选择一个动作并执行它,观察到相应的奖励,并更新 Q 矩阵。在这个示例中,智能体会以 $epsilon$ 的概率进行探索,以 $1-\epsilon$ 的概率进行利用。算法的目标是找到一个最优策略,使得智能体能够以最小的步数到达终点并获得最大的奖励。