Maze Q-Table

RL Maze Explorer هي منصة جوال متقدمة مصممة لأبحاث وتعليم التعلم التعزيزي. يُمكّن هذا التطبيق المستخدمين من تدريب وكلاء أذكياء على التنقل في بيئات متاهات معقدة من خلال خوارزميات التعلم التكيفي.

🎯 الميزات الرئيسية

• بيئة قابلة للتكوين: خصص تعقيد المتاهة من خلال تعديل أحجام الكتل لإنشاء سيناريوهات تدريب متنوعة.

• إنشاء متاهات ديناميكي: أنشئ تخطيطات متاهات جديدة لمنع الإفراط في التجهيز وتعزيز تعميم التعلم.

• التحكم التفاعلي في التدريب: حدد عدد الحلقات المخصصة وراقب تقدم التدريب في الوقت الفعلي.

• تصور الأداء: استعرض منحنيات التعلم التفصيلية ومقاييس الأداء بعد التدريب.

🧠 أساسيات التعلم التعزيزي

التعلم التعزيزي (RL) هو نموذج لتعلم الآلة، حيث يتعلم الوكلاء السلوك الأمثل من خلال التفاعل مع البيئة والتغذية الراجعة القائمة على المكافآت.

المكونات الأساسية:

الوكيل: النظام الذكي الذي يتخذ القرارات ويتعلم من التجارب.

البيئة: عالم المتاهة الذي يعمل فيه الوكيل ويستكشفه.

الحالة: الموقع والوضع الحاليين داخل بيئة المتاهة.

الإجراء: خيارات الحركة المتاحة (أعلى، أسفل، يسار، يمين).

المكافأة: آلية تغذية راجعة تُوجّه عملية التعلم (إيجابية للتقدم، سلبية للعقبات).

🚀 كيف يعمل التطبيق

يُنفّذ التطبيق ما يلي:

• استكشاف بيئات المتاهة بشكل منهجي.

• تعلّم استراتيجيات التنقل المثلى.

• التكيف مع تكوينات المتاهة الجديدة.

• تحسين الأداء من خلال التدريب التكراري.

يمكن أن تكون جلسات التدريب مُكثّفة حسابيًا، وتختلف مدتها بناءً على إمكانيات الجهاز والمعايير المُختارة. تُصوّر عملية التعلم من خلال مُخططات أداء شاملة تُتبّع تحسّن الوكيل بمرور الوقت.

تُعدّ هذه المنصة أداة تعليمية لفهم مفاهيم التعلم المعزّز.