אלגוריתם Q-Learning לאופטימיזציית הנחיל

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.