一、Q-learning算法
Q-learning算法是强化学习算法中的一种，该算法主要包含：Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息，来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果，因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下，选择动作a,通过环境的作用，形成新的状态s(t+1),并产生回报或惩罚r(t+1),通过式(1)更新Q表后，若Q(s,a)值变小，则表明机器人处于当前位置时选择该动作不是最优的，当下次机器人再次处于该位置或状态时，机器人能够避免再次选择该动作action. 重复相同的步骤，机器人与环境之间不停地交互，就会获得到大量的数据，直至Q表收敛。QL算法使用得到的数据去修正自己的动作策略，然后继续同环境进行交互，进而获得新的数据并且使用该数据再次改良它的策略，在多次迭代后，Agent最终会获得最优动作。在一个时间步结束后，根据上个时间步的信息和产生的新信息更新Q表格，Q(s,a)更新方式如式(1)：
式中：st为当前状态；r(t+1)为状态st的及时回报；a为状态st的动作空间；α为学习速率，α∈[0,1];γ为折扣速率，γ∈[0,1]。当α=0时，表明机器人只向过去状态学习，当α=1时，表明机器人只能学习接收到的信息。当γ=1时，机器人可以学习未来所有的奖励，当γ=0时，机器人只能接受当前的及时回报。
每个状态的最优动作通过式(2)产生：
Q-learning算法的搜索方向为上下左右四个方向，如下图所示：
Q-learning算法基本原理参考文献：
[1]王付宇,张康,谢昊轩等.基于改进Q-learning算法的移动机器人路径优化[J].系统工程,2022,40(04):100-109.
二、Q-learning求解移动机器人路径优化动态显示
基于强化学习（Reinforcement learning，RL）的移动机器人路径优化MATLAB
基于强化学习Qlearning的移动无人车路径规划MATLAB
基于MATLAB的移动扫地机器人路径规划之强化学习（Reinforcement learning，RL）
基于强化学习的移动无人车路径规划MATLAB文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-506122.html
基于强化学习（Reinforcement learning，RL）的扫地机器人路径规划MATLAB文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-506122.html
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