Q-Learning 代码与注释（MATLAB版）.doc
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简介：
这份文档提供了基于Q-Learning算法的MATLAB代码及详细注释。通过实例演示了如何使用Q-Learning进行强化学习问题求解，适合初学者研究和实践。
Q-Learning算法是一种强化学习方法，在寻找最优策略方面非常有效。我们可以用一个王子寻找公主的故事来详细解释这个算法的每一条代码。
首先设定环境：在一个魔法王国里，有多个城堡分布在不同的位置，每个城堡可能住着一位公主或空无一人。我们的目标是让王子找到所有公主，并且学习最有效的路径来完成任务。
在这个场景下，Q-Learning的主要组成部分包括：
- 状态（State）: 城堡的位置。
- 动作（Action）：从一个城堡移动到另一个城堡的行为。
- 回报或奖励（Reward）：王子每找到一位公主会获得一定的分数作为回报。如果去错误的城堡，则可能没有回报或者负分，以表示浪费时间。
算法的核心在于通过探索和利用来学习最优策略：
1. **初始化Q表**：在开始时，我们需要一个表格记录每个状态-动作对的期望奖励值（即Q值）。初始情况下可以将所有Q值设为0。
2. **选择行动并执行**：从当前城堡位置出发，根据探索机制决定去哪个城堡。常用的方法是ε-greedy策略，在此策略下，算法以一定的概率随机选取动作或选最优的已知路径前进（即选择具有最高Q值的动作）。
3. **更新Q表**：当王子到达新地点后，他会获得一个即时回报，并且根据贝尔曼方程来更新相关状态-行动对的估计价值。公式如下：
Q(s, a) = (1 - α) * Q(s, a) + α *(R+γ*max(Q(s,a)))
其中s是当前城堡位置，a是从当前位置采取的动作；α为学习率（0到1之间），控制新信息对旧知识的影响程度；γ为折扣因子（也介于0和1间），表示未来奖励的现值系数。R代表即时回报。
4. **重复过程**：不断迭代上述步骤直到满足停止条件，比如达到预定的学习次数或连续若干次没有发现新的改进策略为止。
通过这种方式，王子可以逐渐学习到最优路径来找到所有公主，并且每一步都根据之前的经验做出更明智的选择。
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