1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机器人）能够在动态变化的环境中，自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径，同时避开障碍物。
Q-Learning的核心在于学习一个动作价值函数Q(s,a)，该函数表示在状态s下采取动作a后，预期获得的累积奖励。智能体的目标是最大化长期奖励，通过不断更新Q值，最终学会在任何状态下采取最佳行动的策略。
在路线规划和避障问题中，状态s可以定义为智能体的位置坐标或环境的特征描述，动作a则可以是移动的方向（上、下、左、右等）。环境中的障碍物会给予负奖励，促使智能体避开；而接近目标位置的动作则给予正奖励，鼓励智能体向目标前进。
状态空间: 假设环境为一个二维网格，每个格子可以视为一个状态。若网格大小为N×M，则状态空间的大小为N×M。若考虑更精细的状态描述（如距离障碍物的距离），状态空间会相应增大。
动作空间: 常见的动作集包括上下左右四个基本方向，动作空间大小为4。在更复杂的场景中，可以加入斜向移动，使动作空间扩大到8。
为了在Q-Learning中融入避障策略，可以通过调整奖励机制实现。具体而言：
正奖励: 当智能体朝向目标移动时给予正奖励，距离目标越近，奖励越大。 负奖励: 智能体撞上障碍物或进入无法通行区域时给予负奖励，惩罚力度应足够大以确保智能体学会避免这些状态。 探索奖励: 可以引入探索奖励鼓励智能体探索未知区域，但要平衡探索与利用（Exploitation vs. Exploration）。 基于Q-Learning的路线规划和避障策略，通过不断迭代学习，智能体能够在复杂多变的环境中自主发现安全高效的路径。该方法不仅适用于静态环境，也能通过调整策略适应动态变化的场景，展现了强化学习在自主导航领域的广泛应用前景。
3.MATLAB核心程序
tic;
for ij = 1 : Epoch %Iterasyonlar baslasin.
while true
% 如果到达目标状态，退出循环
if State_cur == scale*scale
break
end
% 选择当前状态下的最优动作
[next,action]= max(Qmat(State_cur, :));
% 计算下一状态的坐标
State_next = State_cur + Cact(action);
[x,y] = func_state10(State_next,scale);
if State_next == StateG
Reward = 20;
elseif Map(x,y) == 0
Reward = -10;
else
Reward = -1;
end
% 更新 Q 矩阵
[a,b] = func_state10(State_cur, scale);
% 更新 Q 矩阵
Qmat(State_cur,action) = Qmat(State_cur,action) + Rl*(Reward + Rd * max(Qmat(State_next, :))-Qmat(State_cur,action));
end
% 显示每次迭代访问的状态数
llrq(ij)=length(State_set);
end
times=toc;
% 显示最后的路径
for i=1:length(State_set)
[a,b] = func_state10(State_set(i),scale);
Map(a,b)= 0.5;% 路径上的格子显示为灰色
end
figure;
imagesc(Map);
drawnow;
figure;
plot(llrq);
xlabel('迭代次数');
ylabel('访问状态数');
save Q10.mat times Map llrq