确定性清洁机器人的基于模型的值迭代算法：强化学习和动态规划的一个例子-matlab开发

确定性清洁机器人的基于模型的值迭代算法。 这段代码是值迭代算法的一个非常简单的实现，对于强化学习和动态规划领域的初学者来说，它是一个有用的起点。 确定性清洁机器人 MDP：清洁机器人必须收集用过的罐子，还必须为电池充电。 状态描述了机器人的位置，动作描述了运动的方向。 机器人可以向左或向右移动。 第一个 (1) 和最后 (6) 个状态是终止状态。 目标是找到一种最佳策略，以使任何初始状态的收益最大化。 这里是 Q-iteration（基于模型的值迭代 DP）。 参考：算法 2-1，来自： @book{busoniu2010reinforcement, title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}， 作者={Busoniu，Lucian 和 Babuska，Robert 和 De Schutter，Bart 和 Ernst，Damien}， 年={2010}, 出版商={CRC Pre