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是一种无模型的强化学习算法，它能够使代理（Agent）在与环境互动的过程中学习最优策略，无需了解环境的完整动态模型。在迷宫路线规划问题中，Q-Learning被用来指导代理找到从起点到终点的最优路径，通过不断尝试和学习来优化其行为决策。
Q-Learning属于值函数方法，其核心思想是通过迭代更新一个动作价值函数Q(s,a)，该函数评估在状态s采取动作a后，预期的长期奖励。更新过程遵循贝尔曼方程，同时利用了探索（Exploration）和利用（Exploitation）的概念，以平衡对未知状态的探索和已知有利路径的利用。
Q-Learning的更新公式如下：
为了平衡探索与利用，通常采用ε-greedy策略，即以概率ε随机选择一个动作，以1-ε的概率选择当前状态下Q值最大的动作。ε通常随着时间逐渐减小，鼓励代理逐渐从探索转向利用学到的知识。
在迷宫路线规划中，迷宫被建模为一个状态空间，每个格子（或状态）代表代理可以到达的位置。动作空间通常包括上下左右四个移动方向。奖励设置为：
到达终点给予大量正奖励。
遇到墙壁或非法移动给予零奖励或轻微负奖励。
在其他合法格子移动给予小的负奖励或零奖励，以鼓励尽快到达终点。
3.MATLAB核心程序 `while (1)
% 查找当前状态下可执行的动作（即下一状态）
Action = find(R(State_current,:) >= 0); % 找出当前状态下可行的下一状态
% 随机选择下一个状态
State_next = Action(randi([1 length(Action)],1,1));
% 查找下一个状态下可执行的动作
Action = find(R(State_next,:) >= 0);
% 初始化最大Q值
Q_max = 0;
% 寻找当前状态下所有可能动作的最大Q值
for j = 1:length(Action)
Q_max = max(Q_max,Q(State_next,Action(j)));
end
% 更新Q值
Q(State_current,State_next) = R(State_current,State_next) + gamma * Q_max;
% 检查当前状态是否为目标状态
if (State_current == State_goal)
break; % 若找到目标状态，则跳出循环
end
% 更新当前状态
State_current = State_next;
end`
