Maze Q-Table

O RL Maze Explorer é uma plataforma móvel avançada projetada para pesquisa e educação em aprendizagem por reforço. Este aplicativo permite que os usuários treinem agentes inteligentes para navegar em ambientes complexos de labirinto por meio de algoritmos de aprendizagem adaptativa.

🎯 Principais Recursos

• Ambiente Configurável: Personalize a complexidade do labirinto ajustando o tamanho dos blocos para criar diversos cenários de treinamento

• Geração Dinâmica de Labirintos: Gere novos layouts de labirinto para evitar overfitting e aprimorar a generalização do aprendizado

• Controle Interativo de Treinamento: Defina contagens de episódios personalizadas e monitore o progresso do treinamento em tempo real

• Visualização de Desempenho: Visualize curvas de aprendizado detalhadas e métricas de desempenho pós-treinamento

🧠 Fundamentos da Aprendizagem por Reforço

Aprendizagem por Reforço (RL) é um paradigma de aprendizado de máquina em que os agentes aprendem o comportamento ideal por meio da interação com o ambiente e do feedback baseado em recompensas.

Componentes Principais:

Agente: O sistema inteligente que toma decisões e aprende com a experiência

Ambiente: O mundo labiríntico no qual o agente opera e explora

Estado: Posição e situação atuais dentro do ambiente do labirinto

Ação: Opções de movimento disponíveis (para cima, para baixo, para a esquerda, para a direita)

Recompensa: Mecanismo de feedback que orienta o aprendizado (positivo para o progresso, negativo para obstáculos)

🚀 Como Funciona

O aplicativo implementa:

• Explorar ambientes de labirinto sistematicamente

• Aprender estratégias de navegação ideais

• Adaptar-se a novas configurações de labirinto

• Melhorar o desempenho por meio de treinamento iterativo

As sessões de treinamento podem ser computacionalmente intensivas, com duração variando de acordo com as capacidades do dispositivo e os parâmetros selecionados. O processo de aprendizado é visualizado por meio de gráficos de desempenho abrangentes que acompanham a melhoria do agente ao longo do tempo.

Esta plataforma serve como uma ferramenta educacional para a compreensão dos conceitos de RL.