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确定性清洁机器人的基于模型的策略迭代算法。 这段代码是策略迭代算法的一个非常简单的实现，对于强化学习和动态规划领域的初学者来说，它是一个有用的起点。 确定性清洁机器人 MDP：清洁机器人必须收集用过的罐子，还必须为电池充电。 状态描述了机器人的位置，动作描述了运动的方向。 机器人可以向左或向右移动。 第一个 (1) 和最后 (6) 个状态是终止状态。 目标是找到一个最优策略，使任何初始状态的回报最大化。 这里是policy-iteration（基于模型的策略迭代DP）。 参考：算法 2-5，来自： @book{busoniu2010reinforcement, title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}， 作者={Busoniu，Lucian 和 Babuska，Robert 和 De Schutter，Bart 和 Ernst，Damien}， 年={2010}, 出版商={CR

移动机构是清洁机器人的主体，决定了清洁机器人的运动空间，一般采用轮式结构。随着近年来控制技术、传感技术以及移动机器人技术等技术的迅速发展，智能清洁机器人控制系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的发展前景。

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