基于模型的策略迭代算法在确定性清洁机器人中的应用：强化学习实例分析-MATLAB实现

简介：
本文通过MATLAB实现了基于模型的策略迭代算法在确定性环境下的清洁机器人的应用研究，并进行了详细的强化学习实例分析。 这段代码实现了一个简单的策略迭代算法，对于强化学习和动态规划领域的初学者来说非常有用。在确定性清洁机器人MDP（马尔科夫决策过程）中，机器人的任务是收集用过的罐子并为电池充电。状态表示了机器人的位置，动作则描述了其移动的方向——可以向左或向右。第一个(1)和最后一个(6)的状态被视为终止状态。目标在于找到一个能够使从任何初始状态下获得的回报最大化的最优策略。 这里展示的是基于模型的策略迭代动态规划（DP）算法的应用实例。参考文献为《使用函数逼近器的强化学习与动态规划》，作者包括Lucian Busoniu、Robert Babuska、Bart De Schutter和Damien Ernst，出版于2010年。