Maze Q-Table

RL Maze Explorer è una piattaforma mobile avanzata progettata per la ricerca e la formazione nell'ambito dell'apprendimento per rinforzo. Questa applicazione consente agli utenti di addestrare agenti intelligenti a navigare in ambienti labirintici complessi attraverso algoritmi di apprendimento adattivo.

🎯 Caratteristiche principali

• Ambiente configurabile: personalizza la complessità del labirinto regolando le dimensioni dei blocchi per creare diversi scenari di addestramento

• Generazione dinamica del labirinto: genera nuovi layout del labirinto per prevenire il sovraadattamento e migliorare la generalizzazione dell'apprendimento

• Controllo interattivo dell'addestramento: imposta il numero di episodi personalizzati e monitora i progressi dell'addestramento in tempo reale

• Visualizzazione delle prestazioni: visualizza curve di apprendimento dettagliate e metriche delle prestazioni dopo l'addestramento

🧠 Fondamenti dell'apprendimento per rinforzo

L'apprendimento per rinforzo (RL) è un paradigma di apprendimento automatico in cui gli agenti apprendono il comportamento ottimale attraverso l'interazione con l'ambiente e il feedback basato sulla ricompensa.

Componenti principali:

Agente: il sistema intelligente che prende decisioni e impara dall'esperienza

Ambiente: il mondo labirintico in cui l'agente opera ed esplora

Stato: posizione e situazione attuali all'interno dell'ambiente labirintico

Azione: opzioni di movimento disponibili (su, giù, sinistra, destra)

Ricompensa: meccanismo di feedback che guida l'apprendimento (positivo per i progressi, negativo per gli ostacoli)

🚀 Come funziona

L'applicazione implementa:

• Esplora sistematicamente gli ambienti labirintici

• Impara strategie di navigazione ottimali

• Si adatta a nuove configurazioni del labirinto

• Migliora le prestazioni attraverso l'addestramento iterativo

Le sessioni di addestramento possono essere computazionalmente intensive, con una durata variabile in base alle capacità del dispositivo e ai parametri selezionati. Il processo di apprendimento viene visualizzato attraverso grafici completi delle prestazioni che monitorano i miglioramenti dell'agente nel tempo.

Questa piattaforma funge sia da strumento didattico per la comprensione dei concetti di RL che da strumento didattico per la comprensione dei concetti di RL.