חזרה לרשימת הפרויקטים

אלגוריתם Q-Learning לאופטימיזציית הנחיל

אופטימיזציה של רב סוכנים באמצעות סביבת NetLogo

המפתחים שלנו הטמיעו את הקוד לסימולציה של תהליך האופטימיזציה של רב סוכנים בסביבת NetLogo. אלגוריתם הוא גרסה משופרת של שיטת אופטימיזציית נחיל החלקיקים שבה בנוסף לבחירה של מהירות התנועה המתאימה במרחב החיפוש הבעייתי, כל סוכן לומד גם אסטרטגיה אופטימלית לבחירת פרמטר פנימי על סמך מיקומו הנוכחי. פרמטרים אלו כוללים ערכי מהירות מקסימליים ומינימליים, גודל השכונה נלקח בחשבון, חילוף בין השפעת האופטימום הגלובלי שנמצא עד כה לבין הערך האופטימלי בשכונה וכו’. האלגוריתם יושם בהתבסס על התיאור במאמר “אופטימיזציה של נחיל חלקיקים אינטליגנטי באמצעות Q-Learning” מאת M. Khajenejad, F. Afshinmanesh, A. Mar and B. Arabi. עבור כל הפרמטרים הנדרשים, הוכנו בקרות הממשק הגרפי המתאימים. הקוד קיבל הערות ותועד.

dca1178c2347b7a406c134c343a53994587a0bfb.jpg">,<br> width="555
e01990ee1b2fb8b92e08c92e748986fbf0a40a5a.jpg">,<br> width="555
6629ad6dbb45445f7d2874bbdd82ba954ed3cc44.jpg">,<br> width="555
614d6a4b2439314bd1fde1e661b6c56d7f5b25a5.jpg
שירותים
תכונות