经典的基于策略迭代和值迭代法的动态规划matlab代码，实现机器人的最优运输

资 源 简 介

经典的基于策略迭代和值迭代法的动态规划matlab代码，实现机器人的最优运输

详 情 说 明

动态规划是解决序列决策问题的强大工具，特别适合机器人路径规划等场景。策略迭代和值迭代作为两种经典算法，都能求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略。

算法核心思想 值迭代：通过不断更新状态价值函数逼近最优值，最终提取策略。其核心是贝尔曼最优方程，每次迭代对所有状态进行价值更新，直到收敛。 策略迭代：交替执行策略评估（固定策略计算状态价值）和策略改进（根据价值函数贪婪更新策略），直至策略稳定。

机器人运输场景设计 状态空间：需定义机器人位置、货物状态等离散变量。 动作空间：如前进、转向、装卸货等离散动作。 奖励函数：运输成功给予正奖励，碰撞或能耗给予负奖励。

MATLAB实现要点 用矩阵存储状态价值函数，通过网格遍历更新每个状态的值。 策略迭代需内嵌循环评估当前策略的价值，再外循环改进策略。 值迭代可直接用矩阵运算加速，利用`max`函数选择最优动作。

扩展思考 加入不确定性（如动作成功率）可更贴近实际场景。 使用优先扫描技术可优化计算效率，跳过非关键状态更新。 与强化学习结合时，动态规划结果可作为基线策略。