增强式算法中的Q-学习算法

资 源 简 介

增强式算法中的Q-学习算法

详 情 说 明

Q-学习是一种基于值的增强式学习算法，主要用于解决马尔可夫决策过程中的最优策略问题。在迷宫路径搜索场景中，Q-学习能通过不断与环境交互，逐步学习到从起点到终点的最佳路径。

### 核心思想 Q-学习的核心在于维护一个Q表，记录每个状态-动作对的预期累积奖励。智能体（如迷宫中的探索者）通过以下步骤迭代更新Q值： 环境感知：获取当前状态（如迷宫中的位置）。 动作选择：根据ε-greedy策略选择动作（如上下左右移动），平衡探索与利用。 奖励反馈：执行动作后，环境返回即时奖励（如到达终点+100，撞墙-10）。 Q值更新：使用Bellman方程调整Q值，逐步逼近最优策略。

### MATLAB实现要点 Q表初始化：根据迷宫尺寸和动作空间（如4个方向）建立矩阵。 参数配置：学习率α控制更新幅度，折扣因子γ调节未来奖励重要性，ε值随训练衰减。 训练循环：通过多轮迭代更新Q表，直至收敛。每次探索记录路径长度，验证学习效果。 路径提取：训练完成后，根据Q表选择每个状态的最高Q值动作，生成最优路径。

### 扩展思路 动态环境：可调整迷宫布局或奖励机制，测试算法的适应性。 深度Q网络（DQN）：对于大型迷宫，可用神经网络替代Q表处理高维状态空间。 多智能体协作：扩展至多个智能体同时学习，研究协同路径规划。

Q-学习在迷宫问题中展现了增强式学习的核心优势——无需先验地图，仅通过试错即可自主发现最优解。