1.领域：matlab，Qlearning算法 2.内容：基于Qlearning算法最优路径规划算法matlab仿真,同时使用A星算法进行对比+代码操作视频 3.用处：用于Qlearning算法，A星算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

由于现实世界中并不能获取全部的state以及全部的action，因此值迭代方法在很多问题上还是会有局限性。这时用到的就是Q Learning方法了

学习 qlearning的Matlab教程 详情类型 帮助qlearning 在工作目录中 Q学习 两个输入：R 和伽马 即时奖励矩阵； 行（出发）和列（目标）=状态； -Inf = 房间之间没有门 目标房间是F，所以直接通向目标的门有100的即时奖励 一种 乙 C D 乙 F 一种 1 乙 1 1 C 1 D 1 1 1 乙 1 1 1 F 1 1 1

炸弹人 这是Bomberman使用强化学习技术“ Q-Learning”的模拟。 请参阅以获取文档。 致谢： 这个想法基于文章“用于迷宫解决的深度强化学习”

C++版本； 迷宫，最优路径； Qlearning算法；

基于matlab的强化学习QLearning路径规划性能仿真 +程序操作视频 输出训练曲线,以及小车行驶路径，避障过程。 注意事项（仿真图预览可参考博主博客里面"同名文章内容"。）： 使用matlab2022a或者高版本仿真，运行文件夹中的tops.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

基于Qlearning强化学习的机器人路线规划仿真,带GUI界面,可设置障碍物 +GUI界面+程序操作视频 注意事项（仿真图预览可参考博主博客里面"同名文章内容"。）： 使用matlab2022a或者高版本仿真。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

自动泊车 Autoparking模拟一个典型的停车场的情况，其目的是重新定位了一系列manuevers的汽车，而附近的避开障碍物。 多亏了流行的强化学习算法Q-Learning，我证明了汽车能够自行停车，而无需任何外部输入。 一切，包括AI逻辑，都是从头开始用C ++实现的。 唯一的依赖关系是开源图形库（ ）。 想更多地了解它的工作原理？ 观看或阅读简短的。 享受！ Autopark训练模型演示 目录 跑步 关于 文件夹组织 bin- >包含构建后的可执行二进制文件构建- >包含编译过程中生成的.o目标文件缓存->包含Q和R的预训练权重，因此您可以跳过学习阶段conf- >包含配置文件docs- >包含.pdf文件，其中包含有关该项目的有趣信息。 看看吧！ 字体->包含应用程序使用的几种字体img- >包含上面的gif图像Makefile- >只是一个makefile 自述文

pytorch中的深度Q-Learning网络

Q-learning是一种无模型强化学习算法。Q-learning的目标是学习一个策略，，包括前馈、反向传播、梯度下降等。 基于深度强化学习Qlearning的智能小车避障训练和测试，带操作界面，matlab2021a测试运行。运行时，注意matlab操作界面左侧的路径窗口，必须是该文件夹，以供matlab调用各个子函数。