基于栅格法构建地图的Q-Learning路径规划Python代码
简介
本仓库提供了一个基于栅格法构建地图的Q-Learning路径规划的Python代码示例。该代码展示了如何使用Q-Learning算法在栅格地图上进行路径规划，适用于机器人导航、游戏AI等领域。
功能特点
- 栅格地图构建：使用栅格法构建二维地图，每个栅格代表一个状态。
- Q-Learning算法：实现了Q-Learning算法，通过不断更新Q表来寻找最优路径。
- 路径规划：在给定的起点和终点之间，通过Q-Learning算法找到最优路径。
使用方法
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/yourusername/your-repo.git - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt - 运行代码：
python main.py - 查看结果： 代码运行后，将输出最优路径，并在控制台中显示路径规划的结果。
文件结构
main.py：主程序文件，包含Q-Learning算法的实现。map.py：地图构建文件，定义了栅格地图的生成和显示。q_learning.py：Q-Learning算法的实现文件。requirements.txt：依赖库列表。
注意事项
- 代码中的参数（如学习率、折扣因子等）可以根据具体需求进行调整。
- 地图的大小和障碍物的位置可以在
map.py中进行修改。
贡献
欢迎大家提出改进建议或提交Pull Request，共同完善这个项目。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。