ZIPQ-Learning在路径规划中的应用（MATLAB版） 4.34KB

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资源文件列表:

Demo_QLearning20240724.zip 大约有6个文件
  1. Demo_QLearning20240724/demo20240725.m 2.51KB
  2. Demo_QLearning20240724/dist.m 139B
  3. Demo_QLearning20240724/getLearningRoute.m 854B
  4. Demo_QLearning20240724/getMaxAction.m 1.62KB
  5. Demo_QLearning20240724/getNextAction.m 431B
  6. Demo_QLearning20240724/getTrainResult.m 1.88KB

资源介绍:

针对于已知环境中的路径规划问题，本文提出Q-Learning解决智能体在复杂环境中找到最优路径。最终阶段包括查询 Q 表以选择最佳行动路径。训练完成后，呈现了历时、最小步数、最大奖励值等结果，以及 Q 表的可视化、最短路径和整个训练过程。Q-learning 是强化学习中的一种基于值函数的学习方法，用于解决无模型的马尔可夫决策过程（MDP）问题。在 Q-learning 中，代理尝试学习一个价值函数 Q(s, a)，它估计在状态 s 采取动作 a 后所能获得的长期回报的价值。状态 s、动作a、奖励信号r、Q 值函数 (Q-table)、折扣因子 γ、学习率 α、探索-利用策略。图1 Q-Learning结构图状态s:在 Q-learning 中，代理与环境进行交互，环境处于不同的状态。状态是描述环境的特定情况或配置的抽象表示。
clc clear close all %% 地图建模 %rng(1) % 此指令为测试时固定地图不变 % 设置超参数、规划起点、终点和障碍物数量 myMap = struct('Size',[30,30],'MAP',[],'startState',[2 2],'finalState',[29,29], ... 'obstaclesNum',50,'Obstacles',[],'Reward',[],'H',10,'W',10); trainOpts = struct('MaxSteps',200,'MaxEpisodes',1000,'LearnRate',0.9,... 'Epsilon',0.5,'gamma',0.8); myMap.H = myMap.Size(1); myMap.W = myMap.Size(2); myMap.MAP = zeros(myMap.Size); %myMap.obstaclesNum = randi([20,40],1,1); % 例如，添加5个障碍物 while sum(myMap.finalState == myMap.startState) > 1 % 保证起点与终点位置不同 myMap.finalState = 1+[randi(myMap.Size(1)-2) randi(myMap.Size(2)-2)]; end %myMap.MAP(25,25) = 0.5; myMap.MAP(myMap.finalState(1),myMap.finalState(2)) = 150; % 设置终点的奖励值 % 生成围墙，将四周用障碍物代替 myMap.MAP(1, :) = -100; myMap.MAP(end, :) = -100; myMap.MAP(:, 1) = -100; myMap.MAP(:, end) = -100; % 设置障碍物 myMap.Obstacles = find(myMap.MAP == 0); myMap.Obstacles = myMap.Obstacles(randperm(length(myMap.Obstacles),myMap.obstaclesNum)); myMap.MAP(myMap.Obstacles) = -100; %设置障碍物位置为-1 % 设置起点位置 myMap.MAP(myMap.startState(1),myMap.startState(2)) = 0; myMap.Reward = myMap.MAP; %% 开始训练 Qtable = getTrainResult(myMap, trainOpts); %% 绘制训练结果 figure('Name','Path','Position',[700,50,600,600]) screen = axes; set(screen, 'YDir', 'reverse'); grid on hold on [rows,cols] = find(Qtable == 0); for i = 1:size(rows) rectangle('Position', [cols(i)-1 rows(i)-1 1 1], 'FaceColor', [0,0, 0], 'EdgeColor', 'none') end % 获取到最后训练的路径 route = getLearningRoute(Qtable,myMap.startState,myMap.finalState); % 绘制路径 scatter(route(1,2)-.5,route(1,1)-.5, 'x', 'b', 'Linewidth', 5); scatter(route(end,2)-.5,route(end,1)-.5, 'x', 'g', 'Linewidth', 5); line(route(:,2)-.5,route(:,1)-.5,'Color','red','LineWidth',3) figure('Name','Qtable','Position',[100,50,800,800]) screen1 = axes; set(screen1, 'YDir', 'reverse'); grid on hold on for x = 0:myMap.W-1 for y = 0:myMap.H-1 rectangle('Position', [x y 1 1], 'FaceColor', [.5 .5 .5], 'EdgeColor', [.192, .192, .192]) if myMap.MAP(y+1, x+1) == 0 rectangle('Position', [x y 1 1], 'FaceColor', [1 1 1], 'EdgeColor', [.192, .192, .192]) t = text(x, y + .5, num2str(round(Qtable(y+1, x+1)))); t.FontSize = 7; t.FontWeight = 'bold'; end end end
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