m基于Qlearning强化学习的小车倒立摆控制系统matlab仿真
在MATLAB 2022a中模拟的Q-learning倒立摆控制显示出稳定平衡效果。Q-learning算法通过智能体与环境交互学习最佳控制策略，以维持摆杆直立。算法基于状态s和动作a更新Q值表，目标是最大化未来奖励。系统状态包括小车位置、速度、杆角度及角速度。动作是小车加速度。当状态或动作空间大时，用神经网络近似Q函数，DQN通过经验回放和目标网络稳定学习。核心代码涉及状态更新、贪婪策略选择动作及环境反馈，实时更新摆杆和小车位置。
