Maze Q-Table

RL Maze Explorer adalah platform seluler canggih yang dirancang untuk penelitian dan pendidikan pembelajaran penguatan. Aplikasi ini memungkinkan pengguna melatih agen cerdas untuk menavigasi lingkungan labirin yang kompleks melalui algoritma pembelajaran adaptif.

🎯 Fitur Utama

• Lingkungan yang Dapat Dikonfigurasi: Sesuaikan kompleksitas labirin dengan menyesuaikan ukuran blok untuk menciptakan beragam skenario pelatihan

• Pembuatan Labirin Dinamis: Hasilkan tata letak labirin baru untuk mencegah overfitting dan meningkatkan generalisasi pembelajaran

• Kontrol Pelatihan Interaktif: Tetapkan jumlah episode khusus dan pantau progres pelatihan secara real-time

• Visualisasi Performa: Lihat kurva pembelajaran detail dan metrik performa pasca-pelatihan

🧠 Dasar-Dasar Pembelajaran Penguatan

Pembelajaran Penguatan (RL) adalah paradigma pembelajaran mesin di mana agen mempelajari perilaku optimal melalui interaksi lingkungan dan umpan balik berbasis penghargaan.

Komponen Inti:

Agen: Sistem cerdas yang membuat keputusan dan belajar dari pengalaman

Lingkungan: Dunia labirin tempat agen beroperasi dan menjelajah

Status: Posisi dan situasi terkini dalam lingkungan labirin

Tindakan: Pilihan gerakan yang tersedia (atas, bawah, kiri, kanan)

Hadiah: Mekanisme umpan balik yang memandu pembelajaran (positif untuk kemajuan, negatif untuk rintangan)

🚀 Cara Kerjanya

Aplikasi ini mengimplementasikan:

• Menjelajahi lingkungan labirin secara sistematis

• Mempelajari strategi navigasi yang optimal

• Beradaptasi dengan konfigurasi labirin baru

• Meningkatkan kinerja melalui pelatihan iteratif

Sesi pelatihan dapat intensif secara komputasi, dengan durasi yang bervariasi berdasarkan kemampuan perangkat dan parameter yang dipilih. Proses pembelajaran divisualisasikan melalui grafik kinerja komprehensif yang melacak peningkatan agen dari waktu ke waktu.

Platform ini berfungsi sebagai alat edukasi untuk memahami konsep RL.