标题：DQN 路径规划算法在非 Python 环境下的应用
摘要：
本文基于深度强化学习算法，探讨了在非 Python 环境下使用 DQN 路径规划算法的实践。通过使用
Matlab 代码，并借助栅格环境进行走迷宫的实验，展示了 DQN 路径规划算法在非 Python 环境下的
优势。文章中提供了窗口界面展示交互过程，并附上了详尽的代码注释，方便读者替换自己的地图。
1. 引言
路径规划是许多领域中的常见问题，涉及到从起点到终点的最优路径搜索。传统的路径规划算法在复
杂环境中的搜索效率较低，这激发了深度强化学习算法在路径规划领域的应用。本文旨在展示使用
DQN 路径规划算法在非 Python 环境下的实践效果。
2. 算法介绍
2.1. 深度强化学习算法
深度强化学习是结合了深度学习和强化学习的算法，通过神经网络模型和奖励机制来实现智能决策。
在路径规划领域，利用深度强化学习可以学习到最优路径的策略。
2.2. DQN 路径规划算法
DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度神经网络的强化学习算法，使用了 Q-learning 算法的
优化技巧。该算法通过模拟智能体在不同状态下的决策，学习到最优的行动策略。
3. 非 Python 环境下的实践
为了在非 Python 环境下应用 DQN 路径规划算法，本文选择了 Matlab 作为实现工具。Matlab 代码
提供了对 DQN 算法的实现以及对栅格环境下走迷宫的支持。这一选择能满足部分研究人员对非
Python 语言的需求，同时也使得代码更容易上手和应用。
4. 实验设计与结果展示
为了验证非 Python 环境下的 DQN 路径规划算法的效果，本文设计了一系列实验。通过窗口界面，读
者可以方便地观察交互过程，并了解算法在不同环境下的表现。同时，为了方便读者进行实验，代码
注释详尽，使其能够轻松替换自己的地图。
5. 总结与展望
本文以 DQN 路径规划算法为主题，围绕非 Python 环境下的实践进行了探讨。通过在 Matlab 中实
现该算法，并借助栅格环境进行走迷宫实验，展示了其在非 Python 环境下的优势。实验结果验证了
DQN 路径规划算法在非 Python 环境中的可行性和有效性。未来，我们将进一步优化算法细节，并尝
试在更多领域应用该算法。
