الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تصميم دالة المكافأة
-
تعلم التعزيز العميق القوي لوكيل واحد للتحكم في أسطول الحافلات Single agent robust deep reinforcement learning for bus fleet control
2026 | المؤلف: Yifan Zhang وآخرون | المجلة: Transportation Safety and Environment | المجال: النقل (Transportation)تتناول هذه الورقة البحثية القضية المستمرة لتجمع الحافلات في أنظمة النقل الحضري، والتي تتفاقم بسبب الظروف المرورية المتغيرة وطلب الركاب. يقترح المؤلفون إطار عمل جديد للتعلم المعزز (RL) لوحدات التحكم في احتجاز الحافلات في خطوط الحافلات ذات الجدول الزمني ثنائي الاتجاه، بهدف التغلب على قيود أساليب التعلم المعزز متعدد الوكلاء (MARL) التي غالبًا ما تعاني…
-
PCGRLLM: تصميم مكافآت مدفوع بواسطة نموذج اللغة الكبير لتوليد المحتوى الإجرائي في التعلم المعزز PCGRLLM: Large Language Model-Driven Reward Design for Procedural Content Generation Reinforcement Learning
2026 | المؤلف: In-Chang Baek وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Games | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث بنية متقدمة لتوليد المكافآت في إنشاء محتوى الألعاب، تُسمى PCGRLLM. تدمج هذه البنية آلية تغذية راجعة وتقنيات هندسة المطالبات القائمة على التفكير لتعزيز تدريب الذكاء الاصطناعي للألعاب، خاصة في توليد دوال المكافآت لوكلاء التعلم المعزز. تقيم الدراسة PCGRLLM عبر سيناريوهات مختلفة باستخدام نموذجين كبيرين من نماذج اللغة الحديثة (LLMs)، مما يظهر تحسينات…
-
التحكم الأمثل لإشارات المرور الحضرية المعتمد على التعلم العميق الفيدرالي Federated deep reinforcement learning-based urban traffic signal optimal control
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)تقدم هذه الورقة البحثية طريقة جديدة للتحكم في إشارات المرور الذكية عبر المجالات باستخدام تحسين السياسة القريب الفيدرالي (PPO) لتعزيز التدريب المشترك الموزع للوكلاء عبر بيئات المرور المختلفة. تتناول الطريقة التحديات مثل بطء سرعات التعلم وعدم كفاية تعميم النموذج في تطبيقات التعلم المعزز العميق (RL) لتحسين إشارات المرور متعددة التقاطعات. من خلال ضمان خصوصية البيانات…
-
التعلم الذاتي التفاعلي القائم على التوليد المتعدد الوكلاء للتحكم في تشكيل AUV وتجنب العقبات Multi-Agent Generative Adversarial Interactive Self-Imitation Learning for AUV Formation Control and Obstacle Avoidance
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Robotics and Automation Letters | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا يسمى التعلم الذاتي التفاعلي التوليدي المعاكس متعدد الوكلاء (MAGAISIL) لتعزيز التحكم في عدة مركبات تحت الماء ذاتية القيادة (multi-AUV). يعتمد هذا الأسلوب على إطار التعلم التقليدي للتقليد المعاكس متعدد الوكلاء (MAGAIL)، الذي يعتمد تقليديًا على العروض التوضيحية من الخبراء للتدريب. إحدى القيود الكبيرة لـ MAGAIL هي اعتماده على العروض التوضيحية…