强化学习Q学习算法优化框架

资 源 简 介

本项目通过MATLAB环境实现典型的强化学习算法—Q学习（Q-Learning），旨在为开发者和研究人员提供一个可定制的决策优化工具。 该系统的核心功能是模拟智能代理在预设环境中的学习行为，利用Q表对所有的状态-动作对进行价值评估。 在执行过程中，算法通过与环境的持续交互，根据贝尔曼方程实时更新Q值，当代理执行某个动作并获得正向奖励时，该动作在特定状态下的价值会得到显著增强，从而在未来的决策中被优先选择。 项目包含了环境建模、奖励矩阵构建、动作选择策略实现以及Q表迭代修正等完整模块。 通过调整学习率、折扣

详 情 说 明

基于MATLAB的强化学习Q学习算法框架

本项目是一个基于MATLAB环境实现的强化学习Q-Learning路径规划框架。该项目旨在展示智能代理如何在具有限制和障碍的离散网格环境中，通过不断的试错学习和奖励反馈，最终找到从起点到终点的最优决策路径。通过模拟环境交互，项目演示了贝尔曼方程（Bellman Equation）在价值评估表（Q-Table）更新中的核心作用。

项目介绍

本项目模拟了一个6x6的网格世界。代理的任务是从网格的左上角（起点）出发，避开预设的障碍物和边界限制，以最快的速度到达右下角（终点）。系统的核心在于通过训练建立一个Q表，该表记录了每一个状态下采取不同动作的潜在价值。随着训练轮数的增加，代理根据累积的经验逐渐减少随机探索，转而利用已学到的知识进行决策。

功能特性

1. 环境模拟系统：构建了一个包含边界检测、障碍物判断和终点识别的离散网格环境。
2. 动作选择策略：实现了Epsilon-Greedy策略，平衡了对未知环境的探索（Exploration）和对已知最优动作的利用（Exploitation）。
3. 动态Q表更新：利用标准贝尔曼方程实时修正状态-动作对的价值，支持学习率、折扣因子等参数的精细调节。
4. 训练实时监控：命令行实时输出每一轮训练的累计奖励和当前的探索率。
5. 数据可视化：自动生成学习收敛曲线图以及包含起点、终点、障碍物和最终规划路径的交互式地图。
6. 最优路径提取：在训练完成后，根据成熟的Q表自动计算并展示一条从起始位置到目标位置的最佳移动路线。

使用方法

1. 环境准备：确保您的计算机上安装了MATLAB环境。
2. 运行程序：在MATLAB命令行窗口执行主程序函数。
3. 观察训练过程：程序将开始500轮训练，每隔100轮会更新一次当前的训练进度，包括总奖励和探索率的变化。
4. 查看结果：训练结束后，系统会自动弹出可视化窗口，左侧展示奖励随训练轮数的变化趋势，右侧展示网格环境及提取出的最优红色标注路径。
5. 参数修改：可以通过直接修改主函数顶部的超参数（如alpha, gamma, epsilon等）来观察算法在不同配置下的性能差异。

系统要求

1. 软件版本：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 硬件要求：无特殊要求，普通办公级计算机即可运行。
3. 依赖项：无需安装额外的工具箱，使用MATLAB基础函数库即可运行。

实现逻辑与算法细节

主算法逻辑流程：

1. 环境配置：定义了一个6x6的网格（36个状态）和4个离散动作（上、下、左、右）。初始化所有状态下的Q值为零。
2. 超参数设定：

- 学习率 (Alpha) 设定为 0.1，控制新旧信息的更新比例。 - 折扣因子 (Gamma) 设定为 0.9，决定了对未来远期奖励的重视程度。 - 探索率 (Epsilon) 从 1.0 开始，每轮以 0.995 的比例衰减，直到达到 0.01 的最小值。

1. 训练循环：

- 在每一轮训练中，代理从起点开始，最大允许移动 100 步。 - 动作选择：生成随机数与 Epsilon 比较。若进行开发（Exploitation），则选择Q值最大的动作；若存在多个相同最大值，则随机选择其中之一。 - 环境反馈：代理执行动作后，由环境反馈下一个状态、即时奖励以及是否结束的标志。 - 价值更新：应用公式 Q(s,a) = Q(s,a) + alpha * (R + gamma * max(Q(s',a')) - Q(s,a)) 更新当前状态的价值。

1. 环境奖励机制：

- 正常移动一步：奖励 -1，促使代理寻求最短路径。 - 撞击边界：奖励 -5，且代理停留在原地。 - 触碰障碍物：奖励 -10。 - 到达终点：奖励 +100，并结束当前训练轮次。

1. 最优策略提取：完成最大训练轮数后，代理不再进行随机探索，而是完全根据Q表中每个状态的最大价值动作进行推理，形成路径序列。
2. 可视化实现：

- 使用 smooth 函数对奖励历史进行平滑处理，以更清晰地显示收敛趋势。 - 利用线段（line）绘制网格线，利用散点（scatter）绘制不同类型的节点：五角星代表终点，圆形代表起点，灰色方框代表障碍物。 - 坐标系翻转：使用 YDir reverse 处理，使网格坐标与代码中的矩阵索引逻辑保持一致。

关键函数功能描述

1. 主控逻辑功能：负责初始化环境参数、控制训练循环次数、调用更新算法、并最终触发可视化模块。它维护了Q表的整个生命周期。
2. 环境交互功能：接收当前状态和选定的动作，计算代理的位移。该功能内含逻辑判断，用于处理边界碰撞、障碍物惩罚和终点判别，并返回执行后的结果数据（下一状态、奖励值及状态标志）。
3. 路径计算功能：在Q表训练完成后，通过循环查询每个状态下的最优动作（Q值最大者），从起点开始迭代，直到到达终点或达到最大迭代步数。
4. 图形绘制功能：将抽象的数值数据转换为直观的图表，包括展示算法是否收敛的奖励曲线图和网格化的路径导航图。