Apprentissage par renforcement dans la robotique et les systèmes autonomes
L'état de l'art
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L'apprentissage par renforcement (AR) s'est imposé comme une approche transformatrice dans le domaine des systèmes autonomes, permettant une prise de décision et un contrôle intelligents dans la robotique, les voitures autonomes, les soins de santé, l'automatisation industrielle et les infrastructures intelligentes. Tout au long de cette discussion, nous avons exploré les concepts fondamentaux, les méthodologies, les défis et les applications réelles de la RL dans les systèmes autonomes, en soulignant à la fois son potentiel et ses limites. L 'application de la RL en robotique et da...
L'apprentissage par renforcement (AR) s'est imposé comme une approche transformatrice dans le domaine des systèmes autonomes, permettant une prise de décision et un contrôle intelligents dans la robotique, les voitures autonomes, les soins de santé, l'automatisation industrielle et les infrastructures intelligentes. Tout au long de cette discussion, nous avons exploré les concepts fondamentaux, les méthodologies, les défis et les applications réelles de la RL dans les systèmes autonomes, en soulignant à la fois son potentiel et ses limites. L 'application de la RL en robotique et dans les systèmes autonomes est sous-tendue par les processus de décision de Markov (MDP), qui fournissent un cadre structuré pour la prise dedécision séquentielle . Le développement de méthodes basées sur la valeur, telles que les réseaux Q profonds (DQN), et d'approches basées sur la politique, telles que les méthodes Policy Gradient et Actor Critic, a permis aux robots et aux agents autonomes d'apprendre des comportements complexes par essais et erreurs. En outre, les techniques RL sans modèle et basées sur un modèle offrent différents compromis en termes d'efficacité d'échantillonnage et d'adaptabilité, ouvrant la voie à des contrôleurs basés sur l'apprentissage plus polyvalents et plus pratiques.
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