Dyna+Q-learning 算法代码

Dyna Q-learning 算法最初是由 Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 提出的。它是一种基于模型的搜索算法，它结合了模拟和实际的探索，可以帮助机器学习更快更好地找到最优的行为策略。它的代码实现比较复杂，但是通过一些机器学习的框架，例如 TensorFlow、PyTorch 等，可以很容易地实现 Dyna Q-learning 算法。

相关问题

编写一个Dyna-Q算法的matlab代码

以下是一个简单的Dyna-Q算法的Matlab代码，用于解决迷宫问题。这里假设迷宫是一个4x4的方格，起点为(1,1)，终点为(4,4)。

% 初始化Q表
Q = zeros(16,4);

% 定义动作和状态
actions = [1, 2, 3, 4]; % 1:上 2:下 3:左 4:右
states = [1:16];

% 定义起点和终点
start = 1;
goal = 16;

% 定义参数
alpha = 0.5; % 学习率
gamma = 0.9; % 折扣因子
epsilon = 0.1; % 探索率
n_planning = 5; % 计划步数

% 开始训练
for episode = 1:1000 % 迭代1000次
    state = start; % 初始化状态
    while state ~= goal % 在到达终点之前一直执行
        % 选取动作
        if rand()<=epsilon % 探索
            action = actions(randi(4));
        else % 利用
            [~, action] = max(Q(state,:));
        end
        
        % 执行动作
        next_state = getNextState(state, action); % 获取下一个状态
        reward = getReward(state, action); % 获取奖励值
        
        % 更新Q表
        Q(state,action) = Q(state,action) + alpha*(reward + gamma*max(Q(next_state,:)) - Q(state,action));
        
        % 进行模型学习
        for i = 1:n_planning
            s = datasample(states,1); % 随机选择一个状态
            a = datasample(actions,1); % 随机选择一个动作
            r = getReward(s,a); % 获取奖励值
            s_next = getNextState(s,a); % 获取下一个状态
            Q(s,a) = Q(s,a) + alpha*(r + gamma*max(Q(s_next,:)) - Q(s,a));
        end
        
        state = next_state; % 更新状态
    end
end

% 测试结果
state = start;
while state ~= goal % 在到达终点之前一直执行
    [~, action] = max(Q(state,:)); % 利用
    next_state = getNextState(state, action);
    state = next_state;
end

其中，`getNextState(state, action)`和`getReward(state, action)`是获取下一个状态和奖励值的函数，需要根据具体问题进行实现。

请编写一个Dyna-Q算法的matlab代码

以下是一个简单的Dyna-Q算法的Matlab代码实现：

% Dyna-Q算法
% Q-learning更新规则，模型学习和模拟更新

% 初始化
num_states = 10; % 状态数
num_actions = 4; % 动作数
Q = zeros(num_states, num_actions); % Q表
model = zeros(num_states, num_actions); % 模型表
s = 1; % 初始状态
alpha = 0.1; % 学习速率
gamma = 0.9; % 折扣因子
epsilon = 0.1; % 探索率
num_episodes = 100; % 迭代次数
num_steps = 100; % 每个迭代步骤数
model_iterations = 50; % 模型学习的迭代次数

% 迭代
for i = 1:num_episodes
    % 初始化状态
    s = 1;
    for j = 1:num_steps
        % 选择动作
        if rand < epsilon
            a = randi(num_actions);
        else
            [~,a] = max(Q(s,:));
        end
        % 执行动作
        s_new = max(min(s + (a-2)*2, num_states), 1); % 状态转移
        r = -1; % 固定奖励
        % Q-learning更新Q表
        Q(s,a) = Q(s,a) + alpha*(r + gamma*max(Q(s_new,:)) - Q(s,a));
        % 模型学习
        model(s,a) = s_new;
        for k = 1:model_iterations
            s_k = randi(num_states);
            a_k = randi(num_actions);
            s_new_k = model(s_k,a_k);
            r_k = -1; % 固定奖励
            Q(s_k,a_k) = Q(s_k,a_k) + alpha*(r_k + gamma*max(Q(s_new_k,:)) - Q(s_k,a_k));
        end
        % 更新状态
        s = s_new;
    end
end

% 测试
s = 1;
while s ~= num_states
    [~,a] = max(Q(s,:));
    s_new = max(min(s + (a-2)*2, num_states), 1);
    disp(['State: ', num2str(s), ', Action: ', num2str(a), ', New state: ', num2str(s_new)]);
    s = s_new;
end