基于matlab的Qlearning强化学习室内路径规划控制算法仿真

目录

1.算法概述

2.仿真效果

3.MATLAB仿真源码

---

1.算法概述

        强化学习与监督学习不同之处在于,它不需要教师信号,又不同于仅能完成极其有限功能的无监督学习在学习过程中得不到任何提示,它强调与环境的交互过程中获得评价性反馈信号,利用评价信息来实现行为决策的优化。它采用人类和动物学习中的“行动—评价—改进”机制,与动物学习理论、认知科学、自动学习机等有密切的关系,对于求解无法获得教师信号的复杂优化与决策问题具有更广泛的应用前景,近年来在人工智能研究领域受到了国内外学者越来越多的重视。鉴于运动平衡控制问题对于机器人主体研究的重要性,我们对运动平衡控制技能的认知问题进行了特别的研究。

       假设我们的楼层内共有5个房间，房间之间通过一道门相连，正如下图所示。我们将房间编号为房间0到房间4，楼层的外部可以被看作是一间大房间，编号为5。注意到房间1和房间4可以直接通到房间5。可能在任意一间房间中放置一个智能体（机器人），并期望该智能体能够从该房间开始走出这栋楼（可以认为是我们的目标房间）。换句话说，智能体的目的地是房间5。为了设置这间房间作为目标，我们为每一道门（节点之间的边）赋予一个奖励值。能够直接通到目标房间的门赋予一及时奖励值100，而其他的未与目标房间直接相连的门赋予奖励值0。因为每一道门都有两个方向，因此，每一道门在图中将描述为两个箭头。

2.仿真效果