针对于已知环境中的路径规划问题，本文提出Q-Learning解决智能体在复杂环境中找到最优路径。最终阶段包括查询 Q 表以选择最佳行动路径。训练完成后，呈现了历时、最小步数、最大奖励值等结果，以及 Q 表的可视化、最短路径和整个训练过程。