前言

前段时间帮导师申请项目时涉及到了智能化，因为行文过于天马行空导师要求将大致思路仿真出来试试，于是就又找到了强大的MATLAB，在网上一顿搜索后发现最新的强化学习以及深度学习的工具箱只有2019年以后的matlab才有，用我的2018b只能跑一些简简单单的问题还做不到可视化。

装好以后不断学习发现matlab自身是有很多例程的，于是从官网的页面里一个一个分类带标题标注好整理了一个程序，虽然没啥技术含量但是确实挺方便的。

前排友情提示注释：
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RLToolbox_example

%强化学习工具箱学习，调用相关例子
%深度学习的部分也有
%2020年4月18日
%王江江
% 在Matlab命令窗口中执行以下命令可以打开相关示例。有些可能只有2020a才有，2019b也不够
clear all;
%% =================================强化学习========================================
cd 'D:\Program Files\Polyspace\R2019b\examples\rl\main';

%% 网格寻路训练 Q-Learning 智能体解决网格世界问题
% openExample('rl/BasicGridWorldExample')
% BasicGridWorldExample

%% MDP环境中的培训强化学习代理 马尔可夫决策过程
% openExample('rl/RLGenericMDPExample')
% RLGenericMDPExample

%% 训练策略梯度智能体以平衡车杆系统
% openExample('rl/MATLABCartPolePGExample')
% /MATLABCartPolePGExample

%% 训练 DQN 智能体用于车道保持辅助
% openExample('rl/TrainDQNAgentForLaneKeepingAssistExample')
% TrainDQNAgentForLaneKeepingAssistExample

%% 训练DQN代理以使用 **并行** 计算进行车道保持辅助  simulink
%Train DQN Agent for Lane Keeping Assist Using Parallel Computing
% openExample('deeplearning_shared/TrainDQNAgentForLKAUsingParallelComputingExample')

%% 在Simulink中训练深度确定性策略梯度（DDPG）代理以保持车道保持（LKA）
% openExample('rl/TrainDDPGAgentWithSupervisedActorForLaneKeepingExample')
% TrainDDPGAgentWithSupervisedActorForLaneKeepingExample

%% 训练，验证和测试模仿汽车车道保持辅助系统的模型预测控制器行为的深度神经网络
% openExample('rl/ImitateMPCControllerForLaneKeepAssistExample')
% ImitateMPCControllerForLaneKeepAssistExample

%% 训练使用Simscape Multibody建模的四足机器人，使用深度确定性策略梯度（DDPG）代理进行行走
% openExample('rl/RLQuadrupedRobotExample')
% RLQuadrupedRobotExample

%% Cart-Pole MATLAB Environment 平衡倒立
% openExample('rl/CreateMATLABEnvironmentUsingCustomFunctionsExample')
% CreateMATLABEnvironmentUsingCustomFunctionsExample

%% 训练角色批评（AC）代理以平衡用MATLAB建模的小车杆系统
% openExample('rl/MATLABCartPoleParACExample')
% MATLABCartPoleParACExample

%% 训练角色批评（AC）