1.算法仿真效果
matlab2022a仿真結(jié)果如下（完整代碼運行后無水雍雍）：
2.算法涉及理論知識概要
強化學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法恋技，它使智能體能夠在與環(huán)境交互的過程中學(xué)習(xí)如何采取行動以最大化累積獎勵僚纷。Q-Learning是一種無模型的強化學(xué)習(xí)算法策吠，特別適合于離散動作空間的問題。在機器人避障和路徑規(guī)劃中性锭，Q-Learning可以幫助機器人學(xué)習(xí)如何在未知環(huán)境中尋找到達(dá)目標(biāo)的最短路徑，同時避免碰撞障礙物涉兽。
2.1 Q-Learning原理
Q-Learning是一種基于價值迭代的算法招驴，其目標(biāo)是找到一個策略，使得在給定狀態(tài)下選擇的動作能夠最大化未來累積獎勵的期望值枷畏。該算法的核心在于更新Q表（也稱為Q函數(shù)）别厘，Q表記錄了在每個狀態(tài)下采取不同動作所能獲得的最大累積獎勵的估計值。
Q-Learning的基本更新規(guī)則如下：
為了確保算法能夠探索所有可行的策略拥诡，Q-Learning通常采用ε-greedy策略來進(jìn)行探索與利用的平衡：
2.2 機器人避障和路徑規(guī)劃
狀態(tài)可以定義為機器人相對于目標(biāo)和障礙物的位置触趴。例如，如果機器人在一個二維網(wǎng)格世界中移動渴肉，那么狀態(tài)可以由機器人當(dāng)前位置的坐標(biāo)表示：
動作可以定義為機器人可以采取的不同移動方向冗懦。例如，在二維網(wǎng)格中仇祭，機器人可以有四個基本動作：上披蕉、下、左乌奇、右没讲。
獎勵函數(shù)的設(shè)計對于引導(dǎo)機器人學(xué)習(xí)正確的行為至關(guān)重要。一種簡單的獎勵函數(shù)設(shè)計如下：
接下來礁苗，機器人開始在一個虛擬環(huán)境中學(xué)習(xí)爬凑。在每個時間步驟t：
觀測狀態(tài)：機器人觀測當(dāng)前狀態(tài)st。
選擇動作：根據(jù)ε-greedy策略選擇動作 at试伙。
執(zhí)行動作：機器人執(zhí)行動作?at嘁信，進(jìn)入新的狀態(tài)st+1并獲得獎勵rt。
更新Q表：根據(jù)Q-Learning更新規(guī)則更新Q表迁霎。
重復(fù)：回到步驟1吱抚，直到達(dá)到終止條件百宇。
基于Q-Learning的機器人避障和路徑規(guī)劃是一種有效的解決方案考廉。通過不斷學(xué)習(xí)和更新Q表，機器人可以學(xué)會如何在復(fù)雜環(huán)境中規(guī)劃路徑并避免碰撞障礙物携御。未來的研究方向可以包括引入更多的狀態(tài)特征昌粤、使用連續(xù)動作空間的強化學(xué)習(xí)算法（如DQN或DDPG）等，以應(yīng)對更加復(fù)雜的環(huán)境和更高的計算效率需求啄刹。
3.MATLAB核心程序
% 更新Q表
Qtab(Start_randm,Acts_temp) = (1-Lrr)*Qtab(Start_randm,Acts_temp) + Lrr*(Rwd + gamma * Nmax);
% 更新狀態(tài)
Start_randm = s_n;
% 可視化新狀態(tài)
xx ????????????= ceil(Start_randm/Scales);
yy ????????????= Start_randm - (xx-1)*Scales;
Env_cur ???????= Map_mat;
Env_cur(xx,yy) = 4;
if mod(m,100)==1
imagesc(Env_cur);
end
m = m + 1;
if m > Lmv
flager2 = 0;
end
if Start_randm == Goal
flager2 = 0;
end
end
% 繪制Q表均值變化圖
figure;
plot(epsilon2);
xlabel('訓(xùn)練迭代次數(shù)');
ylabel('Q收斂值');
% 保存數(shù)據(jù)
save data.mat Env ?Qtab ?Start0
0Z_008m
