طراحی استراتژی یادگیری تقویتی

1. جایگزین کردن تمامی متن‌های داخل براکت‌ها با اطلاعات مربوط به پروژه خود.
2. تعریف دقیق مسئله برای راهنمایی مدل در انتخاب الگوریتم‌های مناسب.
3. اضافه کردن محدودیت‌ها مانند بودجه، منابع یا توان محاسباتی در صورت نیاز.
4. درخواست توضیح هر مرحله از مدل برای اطمینان از وضوح و قابلیت اجرا.
5. استفاده از جملات دقیق و روشن؛ هرچه جزئیات بیشتر باشد، نتایج کاربردی‌تر خواهد بود.
6. بررسی و تطبیق برنامه ارائه‌شده با نیازهای واقعی پروژه.
7. استفاده از پرامپت‌های تکمیلی برای اصلاح تابع پاداش یا مدل‌سازی محیط.

طراحی سیستم‌های ناوبری خودران برای ربات‌ها یا پهپادها
بهینه‌سازی موتورهای پیشنهاددهنده در پلتفرم‌های تجارت الکترونیک
توسعه استراتژی‌های معاملاتی هوشمند در بازارهای مالی
اتوماسیون کنترل فرآیندها در تولید
ایجاد عامل‌های هوش مصنوعی پیشرفته برای بازی‌ها
بهبود مدیریت انرژی در شبکه‌های هوشمند
پژوهش در کاربرد یادگیری تقویتی در حوزه سلامت
شبیه‌سازی جریان ترافیک برای برنامه‌ریزی شهری

تعریف دقیق مسئله برای دریافت پیشنهادات با کیفیت بالا ضروری است.
استفاده از الگوریتم‌های ترکیبی برای مسائل پیچیده و چندهدفه پیشنهاد می‌شود.
محدودیت‌های حوزه‌ای را برای واقعی‌تر شدن استراتژی‌ها لحاظ کنید.
درخواست ارائه کد شبه‌کد یا نمودار برای شفاف‌سازی مراحل مفید است.
پرامپت‌های تکراری برای بهینه‌سازی تابع پاداش و سیاست‌ها مؤثر هستند.
توصیه‌های مدل را ابتدا در محیط شبیه‌سازی آزمایش کرده و سپس در دنیای واقعی اجرا کنید.