Maze Q-Table

RL Maze Explorerは、強化学習の研究と教育のために設計された高度なモバイルプラットフォームです。このアプリケーションは、適応学習アルゴリズムを用いて、複雑な迷路環境をナビゲートするインテリジェントエージェントのトレーニングを可能にします。

🎯 主な機能

• 設定可能な環境：ブロックサイズを調整することで迷路の複雑さをカスタマイズし、多様なトレーニングシナリオを作成できます。

• 動的な迷路生成：過学習を防ぎ、学習の汎化を高めるために、新しい迷路レイアウトを生成します。

• インタラクティブなトレーニング制御：エピソード数をカスタム設定し、トレーニングの進捗状況をリアルタイムで監視します。

• パフォーマンス可視化：トレーニング後の詳細な学習曲線とパフォーマンス指標を表示します。

🧠 強化学習の基礎

強化学習（RL）は、エージェントが環境との相互作用と報酬ベースのフィードバックを通じて最適な行動を学習する機械学習パラダイムです。

コアコンポーネント：

エージェント：経験から意思決定を行い学習するインテリジェントシステム

環境：エージェントが動作・探索する迷路世界

状態：迷路環境内の現在の位置と状況

アクション：利用可能な移動の選択肢（上、下、左、右）

報酬：学習を導くフィードバックメカニズム（進捗にはプラス、障害物にはマイナス）

🚀 仕組み

このアプリケーションは以下を実装しています：

• 迷路環境を体系的に探索する

• 最適なナビゲーション戦略を学習する

• 新しい迷路構成に適応する

• 反復トレーニングによるパフォーマンス向上

トレーニングセッションは膨大な計算量になる可能性があり、所要時間はデバイスの性能と選択されたパラメータによって異なります。学習プロセスは、エージェントの経時的な改善を追跡する包括的なパフォーマンスチャートによって視覚化されます。

このプラットフォームは、強化学習の概念を理解するための教育ツールとしても機能します。