说明：使用matlab工具，进行多智能体的Q学习算法的研究仿真，是目前几乎所有行业都在进行的最前沿工作。由于最优值计算的复杂性以及收敛速度的限制，所以目前研究人员使用各种学习方法，进行最优配置的研究。其中Q学习就是当前动态学习中最有前途的一种学习方法。

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说明：强化学习的Q算法matlab代码。适合寻找最优路径。让您对q算法一定有直观的理解！

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说明：强化学习的Q算法matlab代码。适合寻找最优路径。让您对q算法一定有直观的理解！

Q算法

说明：强化学习的核心算法，Q-table，应用动作值函数对动作的Q值进行更新来找到最优策略。

Q-learning 核心算法 Q-table

说明：关于增强学习的一个例子，Q-learning算法，和大家分享。

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说明：Q-learning 算法实现AGV的最优路径规划，实测效果非常好，对于研究深度学习和强化学习的同学很有帮助！

Q-learning算法实现 AGV 路径规划 Q-learning

说明：我们知道，要做推荐系统，最基本的一个数据就是，用户-物品的评分矩阵，如下图1所示 图1           矩阵中，描述了5个用户(U1,U2,U3,U4 ,U5)对4个物品(D1,D2,D3,D4)的评分(1-5分)，- 表示没有评分，现在目的是把没有评分的 给预测出来，...