基于Qlearning强化学习的机器人迷宫路线搜索算法matlab仿真
本内容展示了基于Q-learning算法的机器人迷宫路径搜索仿真及其实现过程。通过Matlab2022a进行仿真,结果以图形形式呈现,无水印(附图1-4)。算法理论部分介绍了Q-learning的核心概念,包括智能体、环境、状态、动作和奖励,以及Q表的构建与更新方法。具体实现中,将迷宫抽象为二维网格世界,定义起点和终点,利用Q-learning训练机器人找到最优路径。核心程序代码实现了多轮训练、累计奖励值与Q值的可视化,并展示了机器人从起点到终点的路径规划过程。