需求：需要一套强化学习与群智能优化算法结合的框架（Q学习分两个阶段实现多动作）。。。

背景：种群（N个）在实现差分进化算法之后，分3个子种群分别继续执行粒子群算法、遗传算法、麻雀算法，Q学习在这里的作用就是根据算法执行后的性能自适应选择3个子群的分配比例组合（[0.5,0.5,0.5]、[0.3,0.7,0.3]、[0.2,0.5,0.3、[0.2,0.7,0.3]）,这是第一层动作；

在给3个算法选好子群划分比例的基础上，按照每个粒子的情况实现状态转换（例如：一个体子从上一次迭代执行粒子群算法，下一次迭代转到遗传算法进行执行；遗传算法转换到麻雀算法；麻雀算法转换到粒子群。。。这是第二层动作）。。第一层动作的智能体是整个种群，只有一个Q表，第二层动作可能种群的每个个体都需要有一个Q表。

根据您的需求，您可以考虑使用以下步骤和框架来实现强化学习与群智能优化算法的结合：

1. 定义状态空间：确定您的问题中的状态是什么，例如每个个体的性能指标、执行的算法类型等。

2. 定义动作空间：确定第一层动作的选择空间，即分配比例组合的选择。

3. 定义奖励函数：为了驱动强化学习的学习过程，需要定义一个奖励函数来评估每个状态下的行为效果。奖励函数应该与您的目标相匹配，例如最大化性能指标或最小化目标函数。

4. 建立 Q-Table：对于第一层动作，您可以创建一个 Q 表来存储状态和动作的值。每个状态对应一个行，每个动作对应一个列。

5. 实现 Q-Learning 算法：使用 Q-Learning 算法来更新 Q 表中的值，以便智能体可以根据当前状态选择最优的动作。Q-Learning 算法可以帮助智能体在探索和利用之间找到平衡点，并逐渐收敛到最优策略。

6. 实现第二层动作转换：根据每个个体的情况，实现状态转换规则，例如使用一个额外的 Q 表来存储每个个体的状态和动作的值。根据当前状态和个体的情况，选择最优的下一个动作。

7. 结合群智能优化算法：将第一层动作和第二层动作的选择结合起来，根据每个个体在群智能优化算法中的执行情况，更新 Q 表中的值。

8. 迭代训练：通过不断迭代训练，使智能体逐渐学习到最优的策略，并在每次迭代中更新 Q 表的值。

9. 您可以使用MATLAB来实现上述步骤。MATLAB提供了强化学习工具箱和群智能优化算法工具箱，可用于开发和实验强化学习算法和群智能优化算法。

请注意，以上是一个整体框架的概要描述，具体实现可能需要根据您的问题进行适当的调整和详细设计。