迷宫搜索
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基于Q-学习算法的迷宫最优路径规划系统
该项目利用强化学习中的Q-学习算法，通过MATLAB实现对二维迷宫环境的自主探索与最优路径识别。系统通过构建状态-动作空间，定义智能体在迷宫中每一步动作的即时奖励与长期价值。核心功能涵盖了Q值表的初始化、基于贪婪策略的动作选择机制、利用贝尔曼方程进行的Q值持续迭代更新。智能体在大量随机尝试与经验积累后，能够学习并规避障碍物，从而寻找从起点到终点的最短步数路径。该系统不仅提供了强大的算法内核，还集成了迷宫环境的可视化模块，可以直观观察智能体在训练过程中的行为演变，适用于路径规划、自动导航及群智感知等研究领域
