بهینه سازی یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) در محیط های شبیه سازی دیجیتال دوگانه (Digital Twin) برای کنترل سیستم های سایبر-فیزیکی پیچیده

با پیشرفت فناوری های سایبر-فیزیکی و اینترنت اشیاء، کنترل سیستم های پیچیده با استفاده از روش های سنتی به چالشی بزرگ تبدیل شده است. شبیه سازی دیجیتال دوگانه و یادگیری تقویتی عمیق از جمله رویکردهای نوآورانه برای بهینه سازی عملکرد این سیستم ها هستند. این مقاله به بررسی چالش ها و فرصت های ترکیب یادگیری تقویتی عمیق با محیط های دیجیتال دوگانه برای کنترل سیستم های سایبر-فیزیکی می پردازد. ابتدا مفاهیم کلیدی هر دو حوزه معرفی شده، سپس روش های بهینه سازی الگوریتم ها و نحوه تطبیق آن ها با محیط های شبیه سازی تحلیل می شود. نتایج نشان می دهد که ترکیب این دو رویکرد می تواند عملکرد سیستم ها را بهبود داده و هزینه های محاسباتی و ریسک های عملیاتی را کاهش دهد.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی عمیق ، دیجیتال دوگانه ، سیستم سایبر-فیزیکی ، کنترل بهینه ، شبیه سازی