БАГАТОРІВНЕВІ ЕКОСИСТЕМИ ДЛЯ АДАПТИВНИХ АГЕНТІВ: ВІД МОДЕЛЮВАННЯ ДО ПРАКТИЧНИХ ЗАСТОСУВАНЬ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.1.87-90Ключові слова:
адаптивний агент, багаторівнева екосистема, навчання з підкріпленнямАнотація
У статті розглядається розробка багаторівневих екосистем, які забезпечують навчання автономних систем у складних і змінних умовах. Основна мета дослідження полягає у створенні середовищ із різними рівнями
складності, що дозволяє автономним агентам адаптуватися до динамічних сценаріїв, долати перешкоди та ефективно
використовувати ресурси. Такий підхід спрямований на вдосконалення методів навчання, які можуть бути застосовані для підготовки систем штучного інтелекту до роботи в реальних умовах. У роботі акцентується увага на моделюванні багаторівневих екосистем, що включають статичні та динамічні перешкоди, конкурентні взаємодії між агентами та обмежені ресурси. Для цього запропоновано використання алгоритмів навчання з підкріпленням, які дозволяють агентам оптимізувати свої стратегії поведінки в умовах постійно змінюваного середовища. Розроблені моделі сприяють кращому розумінню того, як агенти можуть адаптуватися до складних умов та які фактори впливають
на ефективність їхньої поведінки. Особливу увагу приділено аналізу можливостей практичного застосування таких
підходів у робототехніці. Зокрема, моделі багаторівневих екосистем можуть бути використані для навчання автономних роботів, які працюють у складних середовищах, наприклад, під час рятувальних операцій, дослідження незвіданих територій або виконання завдань у міських умовах. Ці моделі дозволяють створювати більш адаптивні та
надійні автономні системи, здатні ефективно реагувати на змінні фактори зовнішнього середовища. Результати дослідження показують, що багаторівневі екосистеми є ефективним інструментом для підготовки автономних систем
до роботи в реальних умовах. Запропоновані підходи не лише сприяють підвищенню адаптивності та ефективності
агентів, але й відкривають нові можливості для їхнього застосування в різних галузях, включаючи промисловість,
логістику та наукові дослідження. Використання багаторівневих середовищ забезпечує автономним системам перевагу в складних і непередбачуваних умовах, що є актуальним завданням сучасної науки та технологій.
Завантаження
Посилання
1. Lawrence Perko. Differential Equations and Dynamical Systems: Springer, 2021. – 553 p.
2. David Betounes. Differential Equations: Theory and Applications: Springer, 2020. – 634 p.
3. Paul A. Gagniuc. Markov Chains: From Theory to Implementation and Experimentation: Wiley, 2021. – 256 p.
4. Pierre Brémaud. Discrete Probability Models and Methods: Springer, 2020. – 556 p.
5. Sebastian Risi, Julian Togelius. Neuro evolution: From Algorithms to Applications: Springer, 2020. – 150 p.
6. Kenneth O. Stanley, Joel Lehman. Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective: Springer, 2020. – 141 p.
7. Kevin Leyton-Brown, Yoav Shoham. Essentials of Game Theory: A Concise, Multidisciplinary Introduction: Morgan & Claypool Publishers, 2020. – 88 p.
8. Martin J. Osborne. An Introduction to Game Theory: Oxford University Press, 2021. – 533 p.
9. Michael Frame. Fractal Worlds: Grown, Built, and Imagined: Yale University Press, 2021. – 312 p.
10. Christoph Bandt, Kenneth Falconer, Martina Zähle. Fractal Geometry and Stochastics VI: Birkhäuser, 2021. – 340 p.
11. Maria Gini, Toru Ishida, Cristiano Castelfranchi, W. Lewis Johnson. Massively Multi-Agent Systems I: Springer, 2020. – 300 p.
12. Adelinde M. Uhrmacher, Danny Weyns. Multi-Agent Systems: Simulation and Applications: CRC Press, 2020. – 566 p.
13. Myron Tribus. Thermostatics and Thermodynamics: Springer, 2021. – 698 p.
14. Arieh Ben-Naim. Entropy and the Second Law: Interpretation and Misinterpretations: World Scientific, 2020. – 250 p.
15. Maurice Clerc. Particle Swarm Optimization: Wiley-ISTE, 2020. – 243 p.
16. Daniel Bratton, James Kennedy. Computational Intelligence: The Honey Bee Swarm Approach: Springer, 2021. – 150 p.
17. David G. Luenberger, Yinyu Ye. Linear and Nonlinear Programming: Springer, 2021. – 546 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-85450-8
18. Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe. Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares: Cambridge University Press, 2020. – 477 p.
19. Richard S. Sutton, Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction: MIT Press, 2020. – 552 p.
20. Marco Wiering, Martijn van Otterlo. Reinforcement Learning: State-of-the-Art: Springer, 2020. – 638 p
Downloads
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
