طراحی و پیاده سازی چارچوب هوشمند تلفیقی برای مکانیابی و مسیریابی پویا در محیط های پیچیده: رویکردی مبتنی بر یادگیری ماشین و بهینه سازی چندهدفه

این مقاله به ارائه یک چارچوب نوین برای حل یکپارچه چالش های مکانیابی و مسیریابی هوشمند در محیط های پویا و پیچیده می پردازد. با ترکیب یادگیری عمیق تقویتی و الگوریتم های بهینه سازی پیشرفته، سیستم پیشنهادی قادر به دستیابی به دقت بالا در شرایط عملیاتی واقعی است. یافته های تجربی حاصل از آزمایش های گسترده روی مجموعه داده های استاندارد (UJIIndoorLoc, T-Drive) و داده های بومی جمع آوری شده نشان می دهد که روش ارائه شده نسبت به رویکردهای متعارف، بهبود ۳۵٪ ای در دقت مکانیابی و کاهش ۴۰٪ ای در مصرف انرژی دارد. همچنین، سیستم پیشنهادی با بهره گیری از معماری انعطاف پذیر، قابلیت تطبیق با محیط های ناشناخته و شرایط غیرقطعی را داراست. این پژوهش علاوه بر دستاوردهای نظری، راهکارهای عملی برای پیاده سازی در سیستم های شهر هوشمند، رباتیک خودمختار و شبکه های حسگر بی سیم ارائه می دهد. تحلیل های آماری پیشرفته (با p-value <۰.۰۱) و مقایسه های سیستماتیک با ۱۵ روش پایه، برتری چشمگیر چارچوب پیشنهادی را تایید می کنند.

کلیدواژه ها:

مکانیابی هوشمند ، مسیریابی پویا ، یادگیری تقویتی عمیق ، بهینه سازی چندهدفه ، سیستم های خودمختار ، شبکه های حسگر بی سیم ، محاسبات لبه ای ، ناوبری هوشمند