سیستم های رباتیکی چندعاملی تطبیقی با یادگیری تقویتی خودتکاملی برای تصمیم گیری خودمختار در محیط های پویا

سیستم های رباتیکی چندعاملی تطبیقی مبتنی بر یادگیری تقویتی خودتکاملی (Self-Evolving Reinforcement Learning) به عنوان یکی از پیشرفته ترین رویکردهای هوش مصنوعی در دهه اخیر، توانسته اند افق جدیدی در تصمیم گیری خودمختار ربات ها ایجاد کنند. در این سیستم ها، مجموعه ای از ربات ها یا عامل ها در تعامل با یکدیگر و محیط پویا، قادر به یادگیری، سازگارشدن، و بهینه سازی رفتار خود بدون نیاز به مداخله انسانی هستند. این فناوری از طریق مدل های ریاضیاتی پیشرفته، الگوریتم های یادگیری پویا، و مکانیسم های میدان تصمیم مبتنی بر پاداش، امکان مدیریت عدم قطعیت، پیش بینی رویدادها، و افزایش پایداری عملکرد را فراهم می کند. هدف این مقاله تحلیل معماری، مزایا و چالش های سیستم های چندعاملی تطبیقی مبتنی بر یادگیری تقویتی خودتکاملی و بررسی نقش آن ها در محیط های دینامیکی مانند صنایع تولیدی، رباتیک نظامی، حمل ونقل خودران، ربات های امداد و نجات، و سیستم های فضایی است. یافته ها نشان می دهد که این رویکرد نه تنها میزان استقلال و انعطاف پذیری ربات ها را افزایش می دهد، بلکه زیرساخت لازم برای نسل آینده ی ربات های هوشمند با قابلیت تصمیم گیری استراتژیک، کنترل هماهنگ گروهی، و تعامل شناختی با شرایط غیرقابل پیش بینی را فراهم می سازد.

کلیدواژه ها:

سیستم های چندعاملی ، یادگیری تقویتی ، ربات های خودمختار ، خودتکاملی ، تصمیم گیری پویا ، محیط های ناهمگن ، کنترل هوشمند