強化學習路徑優(yōu)化：基于Q-learning算法的機器人路徑優(yōu)化（MATLAB）
一、強化學習之Q-learning算法
Q-learning算法是強化學習算法中的一種，該算法主要包含：Agent、狀態(tài)、動作、環(huán)境、回報和懲罰。Q-learning算法通過機器人與環(huán)境不斷地交換信息，來實現(xiàn)自我學習。Q-learning算法中的Q表是機器人與環(huán)境交互后的結(jié)果，因此在Q-learning算法中更新Q表就是機器人與環(huán)境的交互過程。機器人在當前狀態(tài)s(t)下，選擇動作a,通過環(huán)境的作用，形成新的狀態(tài)s(t+1),并產(chǎn)生回報或懲罰r(t+1),通過式(1)更新Q表后，若Q(s,a)值變小，則表明機器人處于當前位置時選擇該動作不是最優(yōu)的，當下次機器人再次處于該位置或狀態(tài)時，機器人能夠避免再次選擇該動作action. 重復相同的步驟，機器人與環(huán)境之間不停地交互，就會獲得到大量的數(shù)據(jù)，直至Q表收斂。QL算法使用得到的數(shù)據(jù)去修正自己的動作策略，然后繼續(xù)同環(huán)境進行交互，進而獲得新的數(shù)據(jù)并且使用該數(shù)據(jù)再次改良它的策略，在多次迭代后，Agent最終會獲得最優(yōu)動作。在一個時間步結(jié)束后，根據(jù)上個時間步的信息和產(chǎn)生的新信息更新Q表格，Q(s,a)更新方式如式(1)：
式中：st為當前狀態(tài)；r(t+1)為狀態(tài)st的及時回報；a為狀態(tài)st的動作空間；α為學習速率，α∈[0,1];γ為折扣速率，γ∈[0,1]。當α=0時，表明機器人只向過去狀態(tài)學習，當α=1時，表明機器人只能學習接收到的信息。當γ=1時，機器人可以學習未來所有的獎勵，當γ=0時，機器人只能接受當前的及時回報。
每個狀態(tài)的最優(yōu)動作通過式(2)產(chǎn)生：
Q-learning算法的搜索方向為上下左右四個方向，如下圖所示：
Q-learning算法基本原理參考文獻：
[1]王付宇,張康,謝昊軒等.基于改進Q-learning算法的移動機器人路徑優(yōu)化[J].系統(tǒng)工程,2022,40(04):100-109.
二、Q-learning算法求解機器人路徑優(yōu)化
部分代碼：提供參考地圖，地圖數(shù)值可以修改（地圖中0代表障礙物，50代表通道 ，70代表起點 ，100代表終點），最大訓練次數(shù)等參數(shù)可根據(jù)自己需要修改。
地圖中綠色為通道，藍色為障礙物，紅線為得到的路徑，起始點均標注。
（1）第一次結(jié)果
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機器人最終路徑長度為 107
機器人在最終路徑下的轉(zhuǎn)向及移動次數(shù)為 189
（2）第二次結(jié)果
機器人最終路徑:
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機器人最終路徑長度為 105
機器人在最終路徑下的轉(zhuǎn)向及移動次數(shù)為 186
（3）第三次結(jié)果
機器人最終路徑:
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機器人最終路徑長度為 107
機器人在最終路徑下的轉(zhuǎn)向及移動次數(shù)為 200
