رویکردی نوین برای بهینه سازی ربات های هوشمند در محیط های نامعین با استفاده از یادگیری تقویتی

ربات های هوشمند به عنوان یکی از ارکان کلیدی سیستم های خودمختار، در محیط های نامعین با چالش های متعددی از جمله تصمیم گیری بهینه و مدیریت عدم قطعیت مواجه هستند. در این پژوهش، رویکردی نوین مبتنی بر یادگیری تقویتی ارائه شده است که با به کارگیری تکنیک های پیشرفته هوش مصنوعی، قابلیت یادگیری و سازگاری در مواجهه با شرایط متغیر و پویا را بهبود می بخشد. این روش از الگوریتم های ترکیبی برای بهینه سازی چندهدفه استفاده کرده و علاوه بر کاهش پیچیدگی محاسباتی، عملکرد ربات ها را در مواجهه با محیط های نامعین ارتقا می دهد. نتایج حاصل از شبیه سازی ها در محیط های آزمایشی و واقعی، نشان دهنده کارایی بالای رویکرد پیشنهادی در بهبود سرعت، دقت و پایداری تصمیم گیری ربات ها است. این دستاوردها گامی مهم در جهت تحقق نسل جدید ربات های هوشمند و خودمختار محسوب می شوند.

کلیدواژه ها:

بهینه سازی ، تصمیم گیری ، ربات های هوشمند ، محیط های نامعین ، یادگیری تقویتی