强化学习应用（三）：基于Q-learning算法的无人车配送路径规划（提供Python代码）

一、Q-learning算法介绍

Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于环境的决策问题。它通过学习一个Q-table来指导智能体在不同状态下采取最优动作。下面是Q-learning算法的基本步骤：

1. 定义环境：确定问题的状态和动作空间，并创建一个变量来表示环境。

2. 初始化Q-table：创建一个Q-table，其大小与状态和动作空间相匹配，并将所有Q值初始化为0。

3. 设置超参数：设置一些超参数，如学习率（alpha）、折扣因子（gamma）和探索率（epsilon）。学习率控制了Q值的更新速度，折扣因子决定了未来奖励的重要性，探索率决定了智能体在探索和利用之间的平衡。

4. 执行Q-learning算法：在每个时间步骤中，智能体根据当前状态选择一个动作。可以使用epsilon-greedy策略，在探索率epsilon的概率下选择一个随机动作，否则选择具有最高Q值的动作。执行所选动作后，智能体观察到新的状态和奖励。

5. 更新Q值：根据Q-learning更新规则，使用以下公式更新Q-table中的Q值：

Q(s, a) = (1 - alpha) * Q(s, a) + alpha * (r + gamma * max(Q(s', a')))

其中，s是当前状态，a是当前动作，r是观察到的奖励，s'是新的状态，a'是在新状态下具有最高Q值的动作，alpha是学习率，gamma是折扣因子。

6. 重复执行步骤4和步骤5，直到达到停止条件，如达到最大迭代次数或Q值收敛。

通过不断迭代更新Q值，Q-learning算法能够学习到最优的策略，使智能体在环境中获得最大的累积奖励。

二、无人车配送路径规划介绍

无人车配送路径规划是指无人车将货物送达到所有客户中，并返回起始位置,并使得无人车路径最短。无人车配送路径规划可以简单抽象为旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP）。TSP问题可以描述为一个商品推销员去若干城市推销商品，要求遍历所有城市后回到出发地，目的是选择一个最短的路线。当城市数目较少时，可以使用穷举法求解。而随着城市数增多，求解空间比较复杂，无法使用穷举法求解，因此可以采用强化学习提高求解TSP问题的效率。

三、Q-learning算法求解无人车配送路径规划

3.1部分代码

可以自动生成地图也可导入自定义地图，只需要修改如下代码中chos的值即可。

import matplotlib.pyplot as plt
from Qlearning import Qlearning
#Chos： 1 随机初始化地图； 0 导入固定地图
chos=1
node_num=41 #当选择随机初始化地图时，自动随机生成node_num-1个城市
# 创建对象，初始化节点坐标，计算每两点距离
qlearn = Qlearning(alpha=0.5, gamma=0.01, epsilon=0.5, final_epsilon=0.05,chos=chos,node_num=node_num)
# 训练Q表、打印路线
iter_num=1000#训练次数
Curve,BestRoute,Qtable,Map=qlearn.Train_Qtable(iter_num=iter_num)
#Curve 训练曲线
#BestRoute 最优路径
#Qtable Qlearning求解得到的在最优路径下的Q表
#Map TSP的城市节点坐标


## 画图
plt.figure()
plt.ylabel("distance")
plt.xlabel("iter")
plt.plot(Curve, color='red')
plt.title("Q-Learning")
plt.savefig('curve.png')
plt.show()