الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ديب أونيت

تعلم مشغل التعزيز (ROL): إطار عمل هجين موجه بواسطة DeepONet للتعلم المعزز لاستقرار معادلة كوراموتو-سيفاشينسكي Reinforcement Operator Learning (ROL): A hybrid DeepONet-guided reinforcement learning framework for stabilizing the Kuramoto–Sivashinsky equation

2026 | المؤلف: Nadim Ahmed وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)

تقدم هذه الدراسة تعلم مشغل التعزيز (ROL)، وهو إطار تحكم هجين يدمج الشبكات العميقة للمشغلين (DeepONet) لاكتساب قوانين التحكم غير المتصلة مع بقايا سياسة التقدير العميق المتأخر المزدوج (TD3) للتكيف عبر الإنترنت. يتم تقييم فعالية ROL باستخدام معادلة كوراموتو-سيفاشينسكي أحادية البعد، وهي معيار قياسي للفوضى الزمانية المكانية. تشير النتائج إلى أن ROL يقلل بشكل كبير…