مدل سازی هوشمند تغذیه مصنوعی منابع آب های زیرزمینی با استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

تغذیه مصنوعی آب های زیرزمینی به عنوان یکی از موثرترین روش های مدیریت منابع آب، نقش حیاتی در جبران افت سطح ایستابی، مقابله با خشکسالی و پایداری اکوسیستم های وابسته به آب دارد. در دهه های اخیر، پیچیدگی رفتار هیدرودینامیکی سفره های آب زیرزمینی و عدم قطعیت های محیطی، موجب شده است که روش های سنتی مدل سازی و تصمیم گیری کارایی محدودی داشته باشند. در این میان، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به عنوان شاخه ای از هوش مصنوعی که بر اساس تعامل مداوم عامل هوشمند با محیط و یادگیری از پیامدها عمل می کند، راهکاری نوین برای بهینه سازی تغذیه مصنوعی ارائه می دهد. این مقاله با تبیین اصول نظری یادگیری تقویتی، نحوه ی به کارگیری آن در مدل سازی دینامیک تغذیه مصنوعی، و تحلیل چالش ها و مزایای این رویکرد را بررسی می کند. نتایج نشان می دهد که استفاده از الگوریتم های RL مانند Deep Q-Networks و Actor-Critic می تواند در شرایط عدم قطعیت هیدرولوژیکی و محدودیت داده، راهکارهایی بهینه و خودسازگار برای تخصیص، ذخیره و تغذیه آب های زیرزمینی ارائه کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی ، تغذیه مصنوعی ، منابع آب زیرزمینی ، مدل سازی هوشمند ، بهینه سازی پویا ، مدیریت منابع آب