在强化学习领域，Tile Coding（瓷砖编码）和CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller，小脑模型关节控制器）是两种常见的方法，用于解决复杂环境中的决策问题。本项目是使用MATLAB进行开发，将这两者结合，构建一个线性的瓷砖编码CMAC函数逼近器。
**瓷砖编码（Tile Coding）**是一种空间离散化技术，通过将连续状态空间分割成多个小的、非重叠的部分（称为“瓷砖”），并将每个状态映射到一组激活的瓷砖上。这种方法提高了表示能力，同时减少了计算需求。在MATLAB的`getTiles.m`文件中，很可能是实现了生成特定状态的瓷砖编码的函数。这个函数可能包括以下步骤：
1. 定义状态空间的边界。
2. 分割状态空间为多个小区域（瓷砖）。
3. 根据状态的坐标，确定激活的瓷砖集合。
4. 可能还包括偏移和旋转等高级特性，以增加瓷砖编码的多样性。
**CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）**是一种简单的内存高效的学习算法，模拟了生物体小脑的功能。CMAC结构通常是一个多层的查找表，每一层对应一个输入变量，最后的输出层给出决策。在强化学习中，CMAC可以用来快速学习和预测动作值。CMAC的优势在于它对输入变化具有局部适应性，学习速度快，且能够处理高维输入。
在这个项目中，`getTiles.m`函数生成的瓷砖编码作为CMAC的输入。CMAC的实现可能包含以下部分：
1. 初始化CMAC查找表，通常为立方体结构，每层的大小与瓷砖数量相关。
2. 设计更新规则，比如使用简单的增量学习，每次根据奖励和当前动作调整对应瓷砖的权重。
3. 预测动作值：给定一个状态的瓷砖编码，CMAC会根据激活的瓷砖对应的查找表值来预测动作价值。
4. 学习过程：在每个时间步，更新CMAC的权重，根据强化学习的策略（如Q-learning或SARSA）进行。
`license.txt`文件通常包含了项目的授权信息，规定了代码的使用、分发和修改条件。遵循这个文件中的条款是非常重要的，以避免任何版权问题。
总结来说，这个MATLAB项目实现了使用瓷砖编码来增强CMAC的强化学习算法，提高了对连续状态空间的表示能力和学习效率。通过理解并实践`getTiles.m`中的逻辑，以及根据CMAC的原理调整学习参数，可以更好地掌握这两种技术，并应用到其他强化学习问题中。
