TOWARDS EFFECTIVE STRATEGIES FOR MOBILE ROBOT USING REINFORCEMENT LEARNING AND GRAPH ALGORITHMS

Анотація

Анотація. У цьому дослідницькому документі досліджується використання Reinforcement Learning (RL) і традиційних графових алгоритмів, таких як A*, для мобільних роботів у сфері планування шляху та розробки стратегії. У статті проведено комплексний аналіз цих алгоритмів шляхом оцінки їх продуктивності з точки зору ефективності, масштабованості та застосовності в реальних сценаріях. Результати дослідження показують, що в той час як алгоритми RL і A* мають свої переваги та обмеження, алгоритми RL мають потенціал для надання більш ефективних і масштабованих рішень для мобільних роботів у реальних програмах. Документ також містить поточні напрямки досліджень, спрямовані на покращення продуктивності цих алгоритмів, і на завершення пропонує цінну інформацію для дослідників і практиків, які працюють у сфері мобільних роботів.

Метою цього проекту є оцінка ефективності цих алгоритмів, визначення їхніх переваг і обмежень, а також сприяння розробці більш ефективних і практичних рішень для мобільних роботів у реальних програмах. Результати цього дослідження будуть цінними для дослідників і практиків, які працюють у сфері мобільних роботів, оскільки вони забезпечать комплексний аналіз використання алгоритмів RL і A* і запропонують напрямки поточних досліджень для покращення їх продуктивності.