Q强化学习matlab源代码，注释详细，本人亲自运行测试。

莫烦编程QL一维寻宝程序（Python改MATLAB实现）

参考 6.4 (Sarsa: On-Policy TD Control), Reinforcement learning: An Introduction, RS Sutton, AG Barto, MIT press 在这个演示中，强化学习技术 SARSA 解决了两个不同的迷宫。 State-Action-Reward-State-Action (SARSA) 是一种用于学习马尔可夫决策过程策略的算法，用于强化学习。 SARSA，动作价值函数的更新： Q(S{t}, A{t}) := Q(S{t}, A{t}) + α*[ R{t+1} + γ ∗ Q(S{t+1}, A{ t+1}) − Q(S{t}, A{t}) ] 学习率 (α) 学习率决定了新获取的信息在多大程度上覆盖旧信息。 因子为 0 将使代理不学习任何东西，而因子为 1 将使代理仅考虑最近的信息。 折扣系数 (γ)

强化学习算法，实现强化学习对网络资源的分配，目的是频谱利用最大化 强化学习算法，实现强化学习对网络资源的分配，目的是频谱利用最大化

sutton强化学习随书MATLAB代码，内附使用说明，亲测可运行，对理解书中内容很有帮助。

强化学习matlab源代码很少见的源代码，详细介绍Q学习的编程过程。

强化学习MATLAB学习资料

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