مدل سازی و شبیه سازی عملیات ماشین آلات عمرانی با الگوریتم های یادگیری تقویتی

استفاده از یادگیری تقویتی (RL) در مدلسازی و شبیه سازی ماشین آلات عمرانی، تحولی در صنعت ساخت وساز ایجاد کرده است. این فناوری با بهینه سازی فرآیندها، کاهش هزینه های عملیاتی و افزایش ایمنی، امکان خودکارسازی عملیات (مانند خاکبرداری، حمل مصالح و مدیریت تجهیزات) را فراهم می کند. در این روش، یک عامل هوشمند با تعامل در محیط شبیه سازی شده و بر اساس سیستم پاداش ، اقدامات بهینه را یاد می گیرد. الگوریتم های پیشرفته ای مانند (DQN، PPO و SAC) توانایی پردازش داده های پیچیده (مانند تصاویر دوربین ها و اطلاعات سنسورها) را دارند و می توانند برای کنترل بلادرنگ ماشین آلات مورد استفاده قرار گیرند. هرچند چالش هایی مانند شکاف بین شبیه سازی و واقعیت و نیاز به داده های آموزشی دقیق وجود دارد، اما ترکیب (RL) با Digital Twin و یادگیری انتقالی راهکارهای امیدوارکننده ای ارائه می دهد. ابزارهای مدرن مانند PyTorch، ROS و NVIDIA Isaac Sim نیز توسعه و پیاده سازی این سیستم ها را تسهیل می کنند.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی ، ماشین آلات عمرانی ، بهینه سازی عملیات ، کنترل خودکار ، شبیه سازی دیجیتال