基于MATLAB的Q-learning自主路径规划系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现Q-learning强化学习算法，使智能体在自定义环境中通过迭代训练学会避开障碍并规划最优路径，适用于动态环境模拟与路径决策研究。

详 情 说 明

基于Q-learning的自主智能路径规划系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现Q-learning强化学习算法，模拟智能体在给定环境中进行最优路径的自主探索与决策。系统能够通过迭代训练使智能体逐步学习避开障碍物并找到从起点到终点的最短路径，并提供训练过程的可视化展示，包括Q值矩阵更新、路径探索动态和最终收敛路径。

功能特性

• 环境定制化: 支持自定义二维环境地图（0表示可通行区域，1表示障碍物）
• 参数可配置: 可调节学习率、折扣因子、探索概率和最大迭代次数等关键参数
• 动态可视化: 实时展示智能体探索过程、Q值矩阵热力图和收敛曲线
• 路径优化: 通过Q-learning算法自动学习最优避障路径
• 结果分析: 输出最优路径坐标序列和训练过程统计数据

使用方法

1. 环境设置: 定义环境矩阵，设置起点和终点坐标
2. 参数配置: 设置学习率α、折扣因子γ、探索概率ε和最大迭代次数
3. 运行训练: 执行主程序开始Q-learning训练过程
4. 结果查看: 获取最优路径、收敛曲线和训练动画等输出结果

基本调用示例： % 定义环境（示例：10x10网格，1为障碍物） env_map = zeros(10,10); env_map(3:7,5) = 1; % 设置障碍物

start_pos = [1,1]; % 起点坐标 goal_pos = [10,10]; % 终点坐标

% 设置Q-learning参数 alpha = 0.1; % 学习率 gamma = 0.9; % 折扣因子 epsilon = 0.3; % 探索概率 max_episodes = 1000; % 最大迭代次数

% 运行路径规划 main(env_map, start_pos, goal_pos, alpha, gamma, epsilon, max_episodes);

系统要求

• MATLAB版本: R2018a或更高版本
• 必要工具箱: 无特殊工具箱要求，仅需基础MATLAB环境
• 硬件建议: 至少4GB内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件集中实现了Q-learning算法的核心功能，包括环境状态初始化、Q值矩阵构建与迭代更新、ε-贪婪策略动作选择、奖励函数计算以及训练过程可视化。该文件协调完成了智能体从探索到收敛的全过程，动态展示了路径学习效果并输出最终优化结果。