Maze Q-Table

RL Maze Explorer 是一款先進的行動平台，專為強化學習研究和教育而設計。該應用程式使用戶能夠透過自適應學習演算法訓練智慧代理在複雜的迷宮環境中導航。

🎯 主要功能

• 可設定環境：透過調整區塊大小來自訂迷宮複雜度，從而創造多樣化的訓練場景

• 動態迷宮生成：產生新的迷宮佈局，以防止過度擬合並增強學習泛化能力

• 互動式訓練控制：設定自訂情節數並即時監控訓練進度

• 表現視覺化：查看訓練後的詳細學習曲線和表現指標

🧠 強化學習基礎知識

強化學習 (RL) 是一種機器學習範式，其中智慧代理透過環境互動和基於獎勵的回饋來學習最佳行為。

核心組件：

代理：能夠做出決策並從經驗中學習的智慧系統

環境：代理人在其中操作和探索的迷宮世界

狀態：迷宮環境中的當前位置和狀況

動作：可用的移動選項（上、下、左、右）

獎勵：引導學習的回饋機制（進度為正，遇到障礙為負）

🚀 工作原理

該應用程式實作：

• 有系統地探索迷宮環境

• 學習最佳導航策略

• 適應新的迷宮配置

• 透過迭代訓練提升性能

訓練課程可能需要大量計算，其持續時間會根據設備性能和所選參數而變化。學習過程透過全面的表現圖表可視化，這些圖表可以追蹤代理隨時間推移的改進。

該平台既可以作為理解強化學習概念的教育工具，也可以作為理解強化學習概念的教育工具。