Maze Q-Table

RL Maze Explorer ist eine fortschrittliche mobile Plattform für Forschung und Lehre im Bereich Reinforcement Learning. Mit dieser Anwendung können Nutzer intelligente Agenten trainieren, sich mithilfe adaptiver Lernalgorithmen in komplexen Labyrinthumgebungen zurechtzufinden.

🎯 Hauptfunktionen

• Konfigurierbare Umgebung: Passen Sie die Labyrinthkomplexität durch Anpassung der Blockgrößen an, um vielfältige Trainingsszenarien zu erstellen.

• Dynamische Labyrinthgenerierung: Erstellen Sie neue Labyrinthlayouts, um Überanpassung zu vermeiden und die Lerngeneralisierung zu verbessern.

• Interaktive Trainingssteuerung: Legen Sie benutzerdefinierte Episodenanzahlen fest und überwachen Sie den Trainingsfortschritt in Echtzeit.

• Leistungsvisualisierung: Zeigen Sie detaillierte Lernkurven und Leistungskennzahlen nach dem Training an.

🧠 Grundlagen des Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem Agenten optimales Verhalten durch Interaktion mit der Umgebung und belohnungsbasiertes Feedback erlernen.

Kernkomponenten:

Agent: Das intelligente System, das Entscheidungen trifft und aus Erfahrung lernt.

Umgebung: Die Labyrinthwelt, in der der Agent agiert und sie erkundet.

Status: Aktuelle Position und Situation in der Labyrinthumgebung.

Aktion: Verfügbare Bewegungsoptionen (oben, unten, links, rechts).

Belohnung: Feedback-Mechanismus, der das Lernen steuert (positiv für Fortschritt, negativ für Hindernisse).

🚀 Funktionsweise

Die Anwendung implementiert:

• Systematische Erkundung von Labyrinthumgebungen.

• Erlernen optimaler Navigationsstrategien.

• Anpassung an neue Labyrinthkonfigurationen.

• Leistungssteigerung durch iteratives Training.

Trainingssitzungen können rechenintensiv sein, wobei die Dauer je nach Gerätekapazität und ausgewählten Parametern variiert. Der Lernprozess wird durch umfassende Leistungsdiagramme visualisiert, die den Fortschritt des Agenten im Laufe der Zeit verfolgen.

Diese Plattform dient als Lerntool zum Verständnis von RL-Konzepten.