Maze Q-Table

RL Maze Explorer یک پلتفرم موبایل پیشرفته است که برای تحقیق و آموزش یادگیری تقویتی طراحی شده است. این اپلیکیشن کاربران را قادر می سازد تا عوامل هوشمندی را برای حرکت در محیط های پیچ و خم پیچیده از طریق الگوریتم های یادگیری تطبیقی آموزش دهند.

🎯 ویژگی های کلیدی

• محیط قابل تنظیم: سفارشی کردن پیچیدگی پیچ و خم با تنظیم اندازه بلوک برای ایجاد سناریوهای آموزشی متنوع

• تولید پیچ و خم پویا: طرح‌بندی‌های پیچ و خم جدید ایجاد کنید تا از برازش بیش از حد جلوگیری کنید و تعمیم یادگیری را افزایش دهید.

• کنترل آموزش تعاملی: تعداد قسمت های سفارشی را تنظیم کنید و پیشرفت تمرین را در زمان واقعی نظارت کنید

• تجسم عملکرد: منحنی های یادگیری دقیق و معیارهای عملکرد را پس از آموزش مشاهده کنید

🧠 مبانی یادگیری تقویتی

یادگیری تقویتی (RL) یک پارادایم یادگیری ماشینی است که در آن عوامل رفتار بهینه را از طریق تعامل محیطی و بازخورد مبتنی بر پاداش یاد می گیرند.

اجزای اصلی:

عامل: سیستم هوشمندی که تصمیم می گیرد و از تجربه می آموزد

محیط: دنیای پیچ و خم که عامل در آن فعالیت می کند و به کاوش می پردازد

وضعیت: موقعیت و وضعیت فعلی در محیط پیچ و خم

اکشن: گزینه های حرکتی موجود (بالا، پایین، چپ، راست)

پاداش: مکانیسم بازخوردی که یادگیری را هدایت می کند (مثبت برای پیشرفت، منفی برای موانع)

🚀 چگونه کار می کند

برنامه پیاده سازی می کند:

• محیط های پیچ و خم را به طور سیستماتیک کاوش کنید

• استراتژی های ناوبری بهینه را بیاموزید

• با پیکربندی های پیچ و خم جدید سازگار شوید

• بهبود عملکرد از طریق آموزش تکراری

جلسات آموزشی می تواند از نظر محاسباتی فشرده باشد و مدت زمان آن بر اساس قابلیت های دستگاه و پارامترهای انتخابی متفاوت است. فرآیند یادگیری از طریق نمودارهای عملکرد جامع که بهبود عامل را در طول زمان ردیابی می کند، تجسم می شود.

این پلتفرم هم به عنوان یک ابزار آموزشی برای درک مفاهیم RL عمل می کند.