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
% 首先，根据环境的观察和动作规范创建Q表 Qtab = rlTable(getObservationInfo(Envir),getActionInfo(Envir)); % 创建表型表示并设置学习率为0.5 Reptab = rlRepresentation(Qtab); Reptab.Options.LearnRate = 0.5; % 接着，使用此表型表示创建Q学习智能体，并配置epsilon贪心策略 agentOpts = rlQAgentOptions; agentOpts.EpsilonGreedyExploration.Epsilon = 0.04; qAgent = rlQAgent(Reptab,agentOpts); %训练Q学习智能体 trainOpts = rlTrainingOptions; trainOpts.MaxStepsPerEpisode = 100;% 每个episode最大步数 trainOpts.MaxEpisodes = 400;% 总训练episode数 trainOpts.StopTrainingCriteria = "AverageReward";% 停止训练的条件 trainOpts.StopTrainingValue = 40;% 达到的平均奖励阈值 trainOpts.ScoreAveragingWindowLength = 30;% 平均奖励的窗口长度 % 开始训练智能体 trainingStats = train(qAgent,Envir,trainOpts);