Q学习强化学习算法的演示，使用迷宫环境进行开发(matlab)。

简介：
这段代码通过一个迷宫示例，展示了强化学习 (Q-learning) 算法的应用。机器人需要在限定的移动方式——仅限于向左、向右、向上和向下移动——的前提下，最终抵达目标地点。 在每一次动作的执行过程中，机器人会根据其结果获得指导和修正，学习到该动作是否是理想的选择。 这个过程会反复进行，直至机器人成功到达目的地。随后，该过程将重新启动，用于验证已获得的知识，并剔除在第一次尝试中产生的冗余步骤。 这是一个极佳的教学实例，特别适用于需要在旅途中进行学习的场景，避免了依赖预设的训练样本。 该代码同样适用于游戏环境的学习与人工智能算法提升以及与人类玩家等竞争场景的需求。 在较小的迷宫环境中，算法的收敛速度通常会非常迅速；然而，在更大规模的迷宫中，收敛可能需要更长的时间。 通过调整代码参数，可以显著提高收敛速度，从而增强 Q-learning 算法的效率。 提供的四个 m 文件 – QLearning_Maze_Walk.m 和 Random_Maze_Walk.m – 分别演示了 Q-learning 算法在特定迷宫上的运行情况以及用于比较分析的随机迷宫示例。