Optimizing Swarm Robotics for Collaborative Task Execution in Dynamic Environments (مجلة العلوم الشاملة, 2025)
يتناول هذا البحث تحسين أنظمة الروبوتات السربية - التي تتكون من عدة روبوتات أساسية مستقلة تتعاون دون تحكم مركزي - لتنفيذ مهام تعاونية في بيئاتمعقدة وديناميكية. يركز البحث على دمج الخوارزميات الموزعة، وبروتوكولات الاتصال الآني، ونماذج اتخاذ القرار التكيفية مثل تحسين سرب الجسيماتبالاعتماد على مفاهيم من هندسة الحاسوب والذكاء الاصطناعي. يتم محاكاة أسراب من ،)RL( والتعلم المعزز ،)ACO( وتحسين مستعمرات النمل ،)PSO(50 إلى 200 روبوت في بيئات افتراضية متنوعة كجزء من تقنية تقييم الأداء في عدد من المجالات، مثل وقت إنجاز المهمة، وكفاءة الطاقة، وزمن وصولالاتصالات، وقابلية التوسع، وتحمل الأخطاء. تُظهر النتائج أن أداء الأسراب القائمة على التعلم المعزز أفضل من النماذج التقليدية من حيث الكفاءة والمتانةوالمرونة، خاصةً عند مواجهة أهداف متغيرة، أو عوائق مُعاد تكوينها، أو تعطل جزئي للنظام. تُشدد الورقة البحثية أيضًا على أهمية الاتصالات اللامركزية،والجدولة المُراعية للطاقة، والتصميم المشترك بين الأجهزة والبرمجيات في تحقيق سلوك أسراب مرن وقابل للتطوير. تهدف الدراسة إلى سد الفجوة بينالمحاكاة والتطبيق العملي من خلال توفير إطار عمل أساسي لاستخدام روبوتات الأسراب في مجالات مثل التوصيل الذاتي، والمراقبة البيئية، والزراعة الذكية،والاستجابة للطوارئ. وتستند الدراسة إلى تجارب عملية، مثل عرض الأضواء المتزامن لعشرة آلاف طائرة بدون طيار في الصين..)ACO( تحسين مستعمرة النمل - )PSO( الكلمات المفتاحية: روبوتات السرب - الأنظمة الموزعة - تنفيذ المهام التعاونية - تحسين سرب الجسيمات