Matlab代码实现基于模型的MBRL空间导航强化学习算法

资源摘要信息:"离散控制Matlab代码-MBRL:基于模型的空间导航强化学习" 离散控制Matlab代码MBRL-空间导航的基于模型的强化学习，是基于Stoianov、Pennartz、Lansink、Pezzulo于2018年发表在Plos计算生物学上的一篇论文实现的，该论文名为《海马-纹状体纹状体回路中基于模型的空间导航：计算分析》。该代码实现了一种新颖的基于模型的强化学习算法，该算法将贝叶斯非参数和基于模型的强化学习（MB-RL）对齐，以研究海马（HC）和腹侧纹状体（vStr）-神经元回路的空间导航过程中的计算结果。在生物学中，海马体和纹状体被认为在记忆和学习中起重要作用，而在这个模型中，它们被用来研究空间导航的过程。 强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过与环境进行交互来学习如何在特定环境中执行任务，以便最大化累积奖励。在这个过程中，模型需要通过试错来学习行为策略，以达到最佳效果。强化学习可以分为基于模型的强化学习（Model-Based Reinforcement Learning，MB-RL）和无模型的强化学习（Model-Free Reinforcement Learning）。基于模型的强化学习利用对环境的内部建模来做出决策，而无模型的强化学习则直接从与环境的交互中学习。 在这个项目的Matlab代码中，MB-RL算法被用于模拟海马体和纹状体在空间导航中的作用。这种模拟研究了学习和控制过程中生物学形式的超前预测（前瞻扫描）的好处。超前预测是一种能力，可以帮助个体预测未来可能发生的事件，这对于做出更好的决策至关重要。在空间导航中，这种能力可以帮助我们预测从当前位置到目标位置的最佳路径。 该代码在y形对称竞技场的离散版本环境中进行测试，该竞技场由3个相同的正方形小室组成，它们彼此旋转120度并通过中央三角形通道连接。每个分庭都沿着分庭壁设置了三个目标位置，奖励被（概率地）传递到了这些目标位置。每个奖励位置上方都有提示灯。在这个环境中，MB-RL算法需要解决的任务是找到从起点到目标位置的最佳路径，并在这个过程中，尽可能多地获得奖励。 这个项目不仅是对MB-RL算法的一次实践应用，也是对海马体和纹状体在空间导航中作用的一次模拟研究。通过这种模拟，我们可以更深入地理解大脑如何处理空间信息，以及如何在特定的环境中做出决策。这不仅对人工智能的研究有重要意义，对我们理解人类大脑的工作原理也有重要的启示。 总的来说，这个Matlab代码项目提供了一个很好的平台，让我们可以进一步研究和理解基于模型的强化学习算法以及海马体和纹状体在空间导航中的作用。通过这种研究，我们可以期待未来在人工智能和认知科学领域取得更多的突破。