强化学习matlab代码
该代码使用一个迷宫示例演示了强化学习（Q-learning）算法，在迷宫示例中，机器人只能通过向左，向右，向上和向下方向移动来到达其目的地。在每个步骤中，都会根据机器人动作的结果来教导并重新学习它是否是一个好动作，
应用介绍
该代码使用一个迷宫示例演示了强化学习（Q-learning）算法，在迷宫示例中，机器人只能通过向左，向右，向上和向下方向移动来到达其目的地。在每个步骤中，都会根据机器人动作的结果来教导并重新学习它是否是一个好动作，最终整个过程会一次又一次地重复，直到到达目的地为止。此时，该过程将再次开始，以便可以验证所学到的内容，并且可以忘记在第一遍过程中进行的不必要的操作，依此类推。这是一个很好的教程示例，适用于必须在旅途中完成学习的情况，即无需使用培训示例。可用于游戏中，以学习和提高AI算法与人类玩家以及其他几种场景的竞争能力。
在小迷宫上，收敛速度会很快，而在大迷宫上，收敛会花费一些时间。您可以通过修改代码以提高Q学习效率来提高收敛速度。
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文件列表(部分)
| 名称 | 大小 | 修改日期 |
|---|---|---|
| maze-61-21.txt | 2.60 KB | 2017-06-22 |
| maze-9-9.txt | 0.19 KB | 2017-06-22 |
| QLearning_Maze_Walk.m | 10.01 KB | 2017-06-22 |
| Random_Maze_Walk.m | 8.86 KB | 2017-06-22 |
| Read_Maze.m | 1.92 KB | 2017-06-22 |
| textscanu.m | 4.05 KB | 2017-06-22 |
| license.txt | 1.28 KB | 2017-06-22 |
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