Q-learning 是强化学习中一种经典且有效的方法,应用广泛,特别适合处理离散状态空间和动作空间的问题。 2 运行结果 部分代码: function [ Qtable] = QLearningFunction( name ) model = xlsread(name) % initial Q tables for up, right, down, left Q1 = zeros(size(model)); %up Q2 = zeros(size(mode...
总的来说,Q-Learning 是强化学习领域的一个重要里程碑,它为解决各种实际问题提供了一个简单而强大的框架,并且在理论研究和实际应用中都有着广泛的影响和应用。 2 运行结果部分代码: n_crash1 = 0; % total number of crash with Q-table n_crash2 = 0; % total number of crash with Nueral-Network re...
y=randperm(30);state=y(1);%q learning ticforepisode=0:50000qma=max(q(state,:));ifqma~=0x=find(q(state,:)==qma);elsex=find(R(state,:)>=0);end%choose actionifsize(x,1)>0x1=RandomPermutation(x);x1=x1(1);end%update q matrix qMax=max(q,[],2);q(state,x1)=R(state,x1)...
看到一个简单有趣的Q learning例子,写了段matlab代码实现一下。有兴趣的请先阅读原文链接 dbstopiferror%stop at the errorifit happens%Initializationepisode_num=100;%Iterationtime of exploration state_num=6;%Roomnumber(including the hall)gamma=0.8;%discount factor%100:Arrivalthe hallReward_table=[-1-1...
基于Q-learning算法的机器人迷宫路径规划研究是一项引人入胜的课题。Q-learning，一种基于强化学习的算法，旨在通过探索与利用策略，学习到最优行动策略，使机器人能够智能地在未知环境中寻找最短路径。迷宫路径规划中，机器人需从起点到达终点，Q-learning恰好能实现这一目标。构建迷宫环境模型，包括起点、...
可直接运行 基于MATLAB实现的机器人Q-Learning路径规划算法动态仿真设置起点和终点 动态图形显示 程序源代码.rar 基于MATLAB实现的机器人Q-Learning路径规划算法动态仿真设置起点和终点 动态图形显示 运行PathPlanning代码后,图形GUI界面设置起点和终点,还可以设置障碍,然后开始路径规划,可以动态绘制路线,最终从起点到达终点 ...
a4) 针对固定周期模式下的,基于Q学习理论对多个路口进行相位差优化研究,建立了延误最小为优化目标的离线Q学习模型。以集成VISSIM-Excel VBA-Matlab的仿真平台为技术平台,采用VBA及Matlab编程实现算例,然后将最优解在线应用到VISSIM实时交通控制中,并与MAXBAND方法进行对比。 4) In view of the fixed cyclical pattern...
a针对固定周期和可变周期两种模式、等饱和度和延误最小两种优化目标,基于Q学习理论对单路口进行绿灯时间优化研究,建立了四种离线Q学习优化模型。通过VBA及Matlab编程实现算例,对四种离线Q学习优化模型的解的结构、最优解的分布进行分析,探讨离线Q学习优化模型在交叉口信号控制的适用性,最后将最优解在线应用到VISSIM实时交...
a3) 针对固定周期和可变周期两种模式、等饱和度和延误最小两种优化目标,基于Q学习理论对单路口进行绿灯时间优化研究,建立了四种离线Q学习优化模型。通过VBA及Matlab编程实现算例,对四种离线Q学习优化模型的解的结构、最优解的分布进行分析,探讨离线Q学习优化模型在交叉口信号控制的适用性,最后将最优解在线应用到VISSIM实...
Q-learning算法实现1(matlab) 算法伪代码: 得到Q表后,根据如下算法选择最优策略: 以机器人走房间为例,代码实现如下: 原文链接如下:https://www.jianshu.com/p/29db50000e3f 注:原文中的房间状态0-5分别对应代码中1-6 代码输出: Q表: 最优策略:... 查看原文 吴恩达机器学习笔记-特征缩放 特征缩放 在...