طراحی سیستم های خودتطبیق مبتنی بر یادگیری تقویتی چندعامله در محیط های توزیع شده

سیستم های خودتطبیق (Self-Adaptive Systems) به عنوان یکی از حوزه های پیشرفته در مهندسی نرم افزار، به دنبال ایجاد توانایی تصمیم گیری پویا و مستقل در نرم افزارها هستند تا بتوانند در مواجهه با تغییرات محیطی، اهداف عملکردی خود را حفظ کنند. با افزایش پیچیدگی محیط های توزیع شده، مانند شبکه های ابری، سامانه های اینترنت اشیا و سامانه های چندعامله، نیاز به مدل های تصمیم گیری خودکار و مقاوم در برابر عدم قطعیت بیش از پیش احساس می شود. در این میان، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning - RL) و به ویژه یادگیری تقویتی چندعامله (Multi-Agent Reinforcement Learning - MARL) ابزارهایی قدرتمند برای یادگیری سازوکارهای خودتنظیم و هماهنگ بین مولفه های مختلف سیستم ارائه می کنند. این مقاله به تحلیل ساختار مفهومی و چالش های طراحی سیستم های خودتطبیق مبتنی بر یادگیری تقویتی چندعامله در محیط های توزیع شده می پردازد. تمرکز اصلی بر چگونگی ادغام الگوریتم های یادگیری در لایه های کنترلی سیستم، مکانیزم های ارتباطی و هماهنگی میان عامل ها، و نقش این ترکیب در افزایش کارایی، پایداری و انعطاف پذیری سیستم است. در نهایت، چشم اندازهایی برای توسعه ی چارچوب های هوشمند قابل توسعه در مهندسی نرم افزار آینده ارائه می شود.

کلیدواژه ها:

سیستم های خودتطبیق ، یادگیری تقویتی چندعامله ، محیط های توزیع شده ، مهندسی نرم افزار هوشمند ، تصمیم گیری خودکار