الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم التعزيز متعدد الوكلاء
-
إدارة سلسلة التوريد المستقلة المدعومة بالبلوكشين: نهج تعلم تعزيز متعدد الوكلاء مع تحسين العقود الذكية الديناميكية Blockchain-enabled Autonomous Supply Chain Management: A Multi-agent Reinforcement Learning Approach with Dynamic Smart Contract Optimization
2026 | المؤلف: | المجلة: International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تقدم ورقة البحث إطارًا لامركزيًا لإدارة سلاسل الإمداد العالمية، مع معالجة التحديات التي تطرحها التعقيدات والاضطرابات في اللوجستيات الحديثة. غالبًا ما تفتقر أنظمة إدارة سلاسل الإمداد التقليدية إلى الشفافية والقدرة على التكيف اللازمة، مما دفع المؤلفين إلى اقتراح نهج جديد يدمج تكنولوجيا البلوكشين، وتعلم التعزيز متعدد الوكلاء (MARL)، وتحسين العقود الذكية الديناميكية. في هذا الإطار،…
-
إطار عمل متعدد الوكلاء متكامل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي والبلوك تشين لوجستيات سلسلة تبريد الفواكه المستدامة والمرنة Generative AI and Blockchain-Integrated Multi-Agent Framework for Resilient and Sustainable Fruit Cold-Chain Logistics
2026 | المؤلف: Abhirup Khanna وآخرون | المجلة: Foods | المجال: علوم الأغذية (Food Science)تقدم ورقة البحث بنية مبتكرة شاملة تهدف إلى معالجة عدم الكفاءة في سلسلة التوريد الباردة للفواكه القابلة للتلف. الطرق التقليدية، التي تتميز بالتوجيه الثابت والتحكم المركزي، غير كافية لتلبية المتطلبات الديناميكية لسلاسل توريد الغذاء الحديثة. الحل المقترح يدمج التعلم المعزز متعدد الوكلاء (MARL)، وتكنولوجيا البلوكشين، والذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) لتعزيز التنسيق والقدرة على التكيف بين…
-
التخطيط عبر الإنترنت لمطاردة وتجنب الطائرات بدون طيار المتعددة في بيئات غير معروفة باستخدام التعلم العميق المعزز Online Planning for Multi-UAV Pursuit-Evasion in Unknown Environments Using Deep Reinforcement Learning
2026 | المؤلف: Jiayu Chen وآخرون | المجلة: IEEE Robotics and Automation Letters | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم التقدم في سيناريوهات المطاردة-الهروب متعددة الطائرات بدون طيار، مع تسليط الضوء على قيود أساليب التعلم المعزز متعددة الوكلاء (MARL) الحالية التي تعتمد غالبًا على محاكاة مبسطة. يقدم المؤلفون خوارزمية جديدة قائمة على MARL تُدعى OPEN، والتي تعزز تعلم السياسات التعاونية من خلال شبكة معززة لتوقع الهاربين لمعالجة المراقبة الجزئية. بالإضافة إلى ذلك،…
-
الملاحة التعاونية للسفن المتعددة وتجنب التصادم باستخدام التعلم المعزز متعدد الوكلاء مع التواصل Multiple ships cooperative navigation and collision avoidance using multi-agent reinforcement learning with communication
2026 | المؤلف: Yufei Wang وآخرون | المجلة: Ocean Engineering | المجال: الهندسة البحرية (Ocean Engineering)في هذا البحث، يتناول المؤلفون تحديات التحكم التعاوني بين المركبات السطحية غير المأهولة (USVs) في أنظمة متعددة الوكلاء القابلة للملاحظة جزئيًا باستخدام خوارزمية تدرج السياسة الحتمي العميق متعدد الوكلاء (MADDPG). قاموا بتطوير مهمتين – الملاحة التعاونية وتجنب الاصطدام التعاوني – ضمن بيئة صالة ألعاب OpenAI، حيث يجب على المركبات السطحية غير المأهولة تعلم استراتيجيات تحكم…
-
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…
-
إطار تعلم تعزيز هرمي للقتال متعدد الطائرات بدون طيار باستخدام استراتيجية القائد–التابع A hierarchical reinforcement learning framework for multi-UAV combat using leader–follower strategy
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Knowledge-Based Systems | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الورقة البحثية إطارًا هرميًا يهدف إلى تعزيز أداء عدة طائرات مسيرة ذاتية التحكم (UAVs) في سيناريوهات القتال الجوي. تعالج استراتيجية تحسين السياسة القريبة متعددة الوكلاء (LFMAPPO) المقترحة قيود الأساليب السابقة التي إما قامت بتفكيك مساحة العمل أو بسّطت المشكلة إلى قتال واحد لواحد، مما أهمل تعقيدات التعاون بين الوكلاء. يتم تنظيم الإطار في…
-
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…
-
قفزات الشعاع المدركة للطلب وتخصيص الطاقة لتحقيق توازن الحمل في شبكات الأقمار الصناعية LEO المدعومة بالتوأم الرقمي Demand-Aware Beam Hopping and Power Allocation for Load Balancing in Digital Twin Empowered LEO Satellite Networks
2026 | المؤلف: Ruili Zhao وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Wireless Communications | المجال: هندسة الطيران والفضاء (Aerospace Engineering)تبحث هذه الورقة البحثية في تحديات قفز الشعاع (BH) وتخصيص الطاقة (PA) في تجمعات الأقمار الصناعية في مدار الأرض المنخفض (LEO)، لا سيما في سياق الطلبات غير المتساوية على الخدمة وحركة الأقمار الصناعية. يقترح المؤلفون إطار عمل قائم على التوأم الرقمي (DT) لتخصيص الموارد التعاوني الذي يعالج هذه التحديات من خلال تحسين مناطق التغطية المتداخلة…