بررسی چالشها و راهکارهای ارتقای کارایی یادگیری تقویتی عمیق در سامانه های تصمیم گیری خودمختار

یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning) یکی از پیشرفته ترین شاخه های هوش مصنوعی است که با ترکیب یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی امکان تصمیم گیری هوشمند در محیط های پیچیده و پویا را فراهم می کند. این رویکرد در سال های اخیر توانسته است پیشرفت های چشمگیری در حل مسائل مختلف ایجاد کند و توجه پژوهشگران و صنایع گوناگون را به خود جلب نماید. در این مقاله مبانی نظری، ساختار کلی و مهم ترین الگوریتم های یادگیری تقویتی عمیق مورد بررسی قرار گرفته است. همچنین کاربردهای این فناوری در حوزه هایی مانند بازی های رایانه ای، رباتیک صنعتی، سیستم های خودران و مدیریت هوشمند منابع تحلیل شده اند. افزون بر این چالش های موجود از جمله نیاز به حجم بالای داده، هزینه محاسباتی زیاد و مسائل مربوط به پایداری یادگیری بررسی شده، راهکارهایی برای بهبود کارایی، افزایش مقیاس پذیری و تسریع فرایند آموزش ارائه گردیده است. نتایج نشان می دهد که یادگیری تقویتی عمیق می تواند نقش موثری در ارتقای کیفیت تصمیم گیری خودکار ایفا کرده و زمینه ساز توسعه نسل آینده فناوری های هوشمند باشد.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی ، عمیق ، سیستم های تصمیم گیری ، خودکار ، بهینه سازی ، ربات های صنعتی ، بازی های رایانه ای