Моделювання поведінки автономних роботизованих систем із застосуванням методів підкріплювального навчання

Abstract

У цьому дослідженні представлено методи підкріплювального навчання (RL) для моделювання поведінки автономних роботизованих систем. RL дозволяє роботам адаптуватися до динамічного середовища через нагороди за правильні дії. Описано ключові компоненти RL та виклики його реалізації у робототехніці. Також розроблено нейромережеву модель для роботизованих агентів і продемонстровано її ефективність у симуляціях. Результати показують, що RL значно підвищує адаптивність роботів у складних умовах.