Какие методы оптимизации могут быть использованы для ускорения выполнения задач роботами-рекультиваторами?

Для ускорения выполнения задач роботами-рекультиваторами могут быть использованы следующие методы оптимизации:

• Адаптивное управление. electricalschool.info Системы на основе обучения и предсказания позволяют роботам быстро адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и решать задачи более эффективно. electricalschool.info
• Управление на основе целевых функций. electricalschool.info Целевая функция определяет, что должен достигнуть робот, и представляет собой меру качества его действий. electricalschool.info Робот стремится максимизировать или минимизировать эту функцию, в зависимости от поставленных задач. electricalschool.info
• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). electricalschool.info Робот совершает действия в среде и получает обратную связь в виде награды или штрафа. electricalschool.info Он стремится максимизировать суммарную награду за определённый период времени. electricalschool.info
• Нейронные сети и методы глубокого обучения. electricalschool.info Позволяют роботам моделировать сложные зависимости между входными данными и управляющими действиями. electricalschool.info
• Эволюционные алгоритмы. electricalschool.info Позволяют роботам искать оптимальные стратегии поведения путём эмуляции принципов естественного отбора и мутации. electricalschool.info
• Метод конфигурационного пространства. cyberleninka.ru Позволяет оператору активно участвовать в принятии решений и формировании в реальном времени управляющих воздействий для роботов, функционирующих в среде с препятствиями. cyberleninka.ru