基于Q-Learning的栅格地图路径规划MATLAB代码

Q-Learning 路径规划代码挺有用的，是对于做机器人路径规划的朋友。这种基于强化学习的算法，能够在没有明确环境模型的情况下，通过与环境的互动找到最佳路径。Q-Learning 尤其适用于栅格地图，它能有效地帮机器人在复杂环境中避开障碍物，找到从起点到终点的最优路径。你只需通过 Q 值的更新，不断优化机器人的行动策略。MATLAB 中实现这个算法也是相当方便的，初始化 Q 表后，设置合适的学习率、折扣因子，再通过ε-贪心策略调整探索与利用的平衡，就能逐步提升算法的效率和准确度。如果你还不熟悉 Q-Learning，这个代码就能你快速上手，甚至可以直接拿来用。代码结构也比较清晰，直接修改参数就能看到不同场景下的效果。如果你想深入了解强化学习路径规划，这份源代码是个不错的入门和实践资料。