فایل ورد کامل سیستم های هوشمند مبتنی بر تقویت روش های یادگیری و منطق فازی،

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل سیستم های هوشمند مبتنی بر تقویت روش های یادگیری و منطق فازی،،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۶ صفحه

توانایی حرکت کردن به صورت مستقل، یکی از چالش های پیش رو در زمینه رباتیک های سیار می باشد. این یک کار دشوار می باشد که نیاز به مدل سازی کامل محیط و کنترل کننده های هوشمند دارد. این مقاله نشان دهنده یک روش هدایت کردن هوشمند برای یک ربات خودکار و سیار است که تنها نیاز به سیگنال عددی به عنوان فیدبکی دارد که نشان دهنده کیفیت مربوط به فعالیت به کار رفته است. به جای برنامه ریزی کردن یک ربات، ما به آن اجازه یادگیری روش خودش را می دهیم. الگوریتم یادگیری Q برای یادگیری تقویتی برای هدایت کردن ربات سیار توسط وضعیت ها و فضاهای فعالیت مورد استفاده قرار می گیرد. به منظور بهبود بخشیدن به کارایی های مربوط به ربات سیار، بهینه کردن کنترل کننده های فازی برای هدایت کردن ربات براساس دانش اولیه معرفی شده توسط یک سیستم متداخل فازی مورد بحث قرار گرفته است و بنابراین رفتار اولیه قابل قبول می باشد. کارایی مربوط به این روش بهینه شده توسط شبیه سازی تایید گردیده است.

کلمات کلیدی: ربات سیار | سیستم هوشمند | کنترل کننده فازی | یادگیری Q | یادگیری Q فازی

عنوان انگلیسی:

Intelligent Systems based on Reinforcement Learning and Fuzzy Logic Approaches,

~~en~~ writers :

Lakhmissi Cherroun, Mohamed Boumehraz

One of the standing challenging aspects in mobile
robotics is the ability to navigate autonomously. It is a difficult
task, which requiring a complete modeling of the environment
and intelligent controllers. This paper presents an intelligent
navigation method for an autonomous mobile robot which
requires only a scalar signal likes a feedback indicating the
quality of the applied action. Instead of programming a robot, we
will let it only learn its own strategy. The Q-learning algorithm of
reinforcement learning is used for the mobile robot navigation by
discretizing states and actions spaces. In order to improve the
mobile robot performances, an optimization of fuzzy controllers
will be discussed for the robot navigation; based on prior
knowledge introduced by a fuzzy inference system so that the
initial behavior is acceptable. The effectiveness of this
optimization method is verified by simulation.

Keywords: mobile robot | intelligent system | fuzzy controller | Q learning | fuzzy Q-learning.

$$en!!