本文介绍了如何使用 Matlab 进行基于强化学习 Q-Learning 的路径规划仿真。通过创建迷宫环境矩阵，初始化 Q-Table，执行 Q-Learning 算法更新 Q-Table，并利用训练好的 Q-Table 规划从起点到终点的最短路径。文章提供了核心代码和路径规划的过程，帮助读者理解并应用 Q-Learning 在路径规划中的应用。
基于强化学习 Q-Learning 的路径规划 Matlab 仿真
强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略的机器学习方法。Q-Learning 是强化学习中的一种经典算法，它通过建立一个 Q-Table 来表示智能体在不同状态下采取不同动作的价值，从而实现路径规划的问题。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Matlab 进行基于强化学习 Q-Learning 的路径规划仿真，并提供相应的源代码。让我们开始吧！
首先，我们需要定义问题的环境。假设我们有一个简化的迷宫环境，由一个二维网格表示。每个网格可以是空的（表示可通过的路径）或者是墙壁（表示不可通过的路径）。我们的目标是找到从起始点到目标点的最短路径。
在 Matlab 中，我们可以使用矩阵来表示迷宫环境。其中，0 表示空格，1 表示墙壁，2 表示起始点，3 表示目标点。下面是一个示例的迷宫环境矩阵：
maze = [0, 0, 0, 
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