الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم التعزيز العميق

محاكاة نظام توصية مسار تعلم اللغة الإنجليزية الشخصية المستندة إلى رسم بياني للمعرفة والتعلم العميق المعزز Simulation of personalized english learning path recommendation system based on knowledge graph and deep reinforcement learning

2026 | المؤلف: Liu-Ying Zhou وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)

تقدم البحث نهجًا جديدًا لتوصيات مسارات تعلم اللغة الإنجليزية الشخصية من خلال دمج رسم بياني للمعرفة مع تقنيات التعلم العميق المعزز. يعالج الأسلوب المقترح التحديات الرئيسية في الأنظمة الحالية، مثل نمذجة هيكل المعرفة وإدراك حالة المتعلم الديناميكية. يقوم رسم المعرفة بترميز كل من العلاقات المسبقة (الموجهة) والدلالية (غير الموجهة) بين المفاهيم، بينما يتم تحديث إتقان…
تحسين موثوقية تحميل المهام في الحوسبة الحافة المدعومة بالطائرات بدون طيار Reliability-Aware Optimization of Task Offloading for UAV-Assisted Edge Computing

2026 | المؤلف: Hao Hao وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Computers | المجال: هندسة الطيران والفضاء (Aerospace Engineering)

تتناول ورقة البحث التحديات المتعلقة بالموثوقية في أنظمة الحوسبة الطرفية المدعومة بالطائرات بدون طيار (UAV)، لا سيما في السيناريوهات التي تعاني من بنية تحتية غير كافية. يتم الاستفادة من الطائرات بدون طيار لمرونتها وحركتها لتعزيز قدرات الحوسبة من خلال التعاون مع خدمات السحابة. ومع ذلك، يمكن أن تؤدي عدم موثوقية الطائرات بدون طيار والقنوات اللاسلكية…
مشكلة جدولة المشاريع المقيدة بالموارد مع الطاقة الهجينة وأسعار الطاقة الديناميكية Resource-constrained project scheduling problem with hybrid energy and dynamic energy prices

2026 | المؤلف: Liangwei Chen وآخرون | المجلة: International Journal of Production Research | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

تقدم هذه الورقة نموذجًا جديدًا لمشكلة جدولة المشاريع ذات القيود على الموارد مع نوبات متعددة، وأنظمة هجينة مزدوجة الطاقة، وتعريفات وقت الاستخدام (TOU) (المشار إليها بـ RCPSP-MS-DH-TOU) تهدف إلى تقليل التكاليف الإجمالية للمشروع. يركز النموذج على تحسين التنسيق بين موارد الطاقة المختلفة أثناء جدولة المشروع، مع تخصيص المهام ذات الاستهلاك العالي للطاقة لفترات ذات أسعار…
مسح حول اتصالات الطائرات بدون طيار المعتمدة على التعلم المعزز العميق: أساسيات التعلم المعزز العميق، التطبيقات والتنفيذات A Survey on DRL-Based UAV Communications and Networking: DRL Fundamentals, Applications and Implementations

2026 | المؤلف: Wei Zhao وآخرون | المجلة: IEEE Communications Surveys & Tutorials | المجال: هندسة الطيران والفضاء (Aerospace Engineering)

يتناول هذا القسم من ورقة البحث الدور الحاسم للطائرات بدون طيار (UAVs) في شبكات الاتصال الحديثة، مع تسليط الضوء على مرونتها وتغطيتها المحسنة. ومع ذلك، فإنه يحدد أيضًا التحديات الكبيرة المرتبطة بالطبيعة الديناميكية والموزعة لشبكات UAV، لا سيما في مجالات مثل تخصيص الطاقة، وتعيين القنوات، والتخزين المؤقت، وتحميل المهام. غالبًا ما تفشل تقنيات التحسين التقليدية…
تقنية تسريع الخوارزميات لتعلم الآلة في توقعات السلاسل الزمنية المالية Algorithm acceleration technology of machine learning in financial time series forecasting

2026 | المؤلف: Hong Xia Pan | المجلة: International Scientific Technical and Economic Research | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

تقدم التعقيدات المتزايدة في الأسواق المالية تحديات كبيرة لطرق التنبؤ التقليدية بالسلاسل الزمنية المالية. استجابةً لذلك، ظهرت تقنيات التعلم الآلي، وخاصة التعلم العميق، كبديل قوي. ومع ذلك، غالبًا ما تتطلب هذه النماذج المتقدمة موارد حسابية كبيرة، مما يؤدي إلى تأخيرات في كل من عمليات التدريب والتنبؤ. لمعالجة هذه الكفاءات، تم تطوير تقنيات تسريع خوارزميات التعلم…
تحسين بايزي متعدد الدقة لضبط المعلمات الفائقة لخوارزميات التعلم العميق المعزز Multifidelity Bayesian optimization for hyperparameter tuning of deep reinforcement learning algorithms

2026 | المؤلف: Eduardo C. Garrido‐Merchán وآخرون | المجلة: Computing and artificial intelligence. | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

تبحث هذه الدراسة في فعالية تحسين بايزي متعدد الدقة مقارنةً بتحسين بايزي القياسي في ضبط المعلمات الفائقة لخوارزميات التعلم المعزز، تحديدًا في بيئات OpenAI LunarLander وCartPole. تهدف الدراسة إلى تحديد ما إذا كانت الأساليب متعددة الدقة تحقق تحسينات كبيرة في جودة الحل. لتقييم ذلك، نفذ المؤلفون عدة تجارب تعتمد على بايثون، حيث تم قياس الأداء…
تحميل الحوسبة المعزز بالذكاء الاصطناعي القابل للتكيف مع التعلم الآلي لتحسين تجربة المستخدم وأنظمة الحافة المحمولة الموفرة للطاقة Adaptive AI-enhanced computation offloading with machine learning for QoE optimization and energy-efficient mobile edge systems

2026 | المؤلف: Dinesh Kumar Nishad وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)

تقدم ورقة البحث إطار عمل تحسين التحميل المعزز بالذكاء الاصطناعي التكيفي (AAEO) المصمم لتحسين تحميل الحسابات في أنظمة الحوسبة الطرفية المتنقلة (MEC)، وخاصة في البيئات الديناميكية متعددة المستخدمين. من خلال دمج التعلم العميق المعزز، والخوارزميات التطورية، والتعلم الفيدرالي، يتكيف إطار عمل AAEO مع استراتيجيات التحميل في الوقت الفعلي بناءً على ظروف الشبكة، وتنقل المستخدم، ومتطلبات…
البناء الذكي لنظام دعم اتخاذ القرار في تمويل سلسلة التوريد وتحليل الفوائد المالية استنادًا إلى التعلم العميق المعزز وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات Intelligent Construction of a Supply Chain Finance Decision Support System and Financial Benefit Analysis Based on Deep Reinforcement Learning and Particle Swarm Optimization Algorithm

2026 | المؤلف: Zhiyuan Wang وآخرون | المجلة: International Journal of Management Science Research | المجال: نظم معلومات الإدارة (Management Information Systems)

تقدم هذه الورقة البحثية نظام دعم قرار جديد لتمويل سلسلة التوريد يدمج التعلم العميق المعزز (DRL) وتحسين سرب الجسيمات (PSO). تم تصميم النظام لتعزيز دقة اتخاذ القرار وسرعة الاستجابة من خلال التقاط الخصائص الديناميكية لبيانات تمويل سلسلة التوريد بشكل فعال. يحدد المؤلفون التحديات الشائعة في هذا المجال، مثل اتخاذ القرارات غير الدقيقة وبطء أوقات الاستجابة،…
QECO: خوارزمية تحميل حسابات موجهة نحو تجربة المستخدم تعتمد على التعلم العميق المعزز للحوسبة على الحافة المحمولة QECO: A QoE-Oriented Computation Offloading Algorithm Based on Deep Reinforcement Learning for Mobile Edge Computing

2026 | المؤلف: Iman Rahmati وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Network Science and Engineering | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)

في سياق الحوسبة الطرفية المتنقلة (MEC)، يعد نقل مهام الحساب بكفاءة أمرًا حاسمًا للحفاظ على جودة تجربة عالية (QoE) للمستخدمين، خاصة في البيئات الديناميكية وغير المؤكدة. تتناول هذه الدراسة التحديات التي تطرحها المواعيد النهائية الصارمة لمعالجة المهام وقيود الطاقة من خلال صياغة مشكلة نقل مهام الحساب كعملية قرار ماركوف (MDP). الهدف هو زيادة جودة التجربة…
تطبيق خوارزميات الممثل الناعم في تحسين معالجة مياه الصرف مع دمج تأخيرات زمنية Application of Soft Actor-Critic algorithms in optimizing wastewater treatment with time delays integration

2026 | المؤلف: Esmaeel Mohammadi وآخرون | المجلة: Expert Systems with Applications | المجال: التلوث (Pollution)

تبحث هذه الدراسة في تحسين إزالة الفوسفور في محطات معالجة مياه الصرف الصحي (WWTPs) من خلال نهج جديد للتعلم العميق المعزز (RL) باستخدام خوارزمية Soft Actor-Critic (SAC). تعتبر طرق التحكم التقليدية، مثل وحدات التحكم التناسبية-التكاملية-التفاضلية (PID)، غير كافية بسبب الديناميات المعقدة والتأخيرات العشوائية المتأصلة في عمليات WWTP. لمعالجة هذه التحديات، طور الباحثون محاكيًا مخصصًا يتضمن…