في عصر التكنولوجيا الحديثة، تلعب الطائرات بدون طيار (UAVs) دوراً مهماً في مجموعة متنوعة من التطبيقات، من التوصيل إلى المراقبة. دراسة جديدة تستكشف كيفية استخدام التعلم المعزز متعدد الوكلاء (MARL) في تحسين أداء هذه الطائرات عند تسليم بيانات حرجة إلى موقع معين. \n\nتقدم هذه الدراسة نموذجاً يعتمد على الألعاب الحتمية الذي صُمم خصيصاً لدراسات توسيع MARL. يتضمن البحث وضع سياسة أساسية قوية تحكم حركة الوكلاء باستخدام خوارزمية ديكسترا لأقصر الطرق، مما يوفر طريقة فعالة لإنجاز المهام. \n\nتظهر النتائج التجريبية أن هناك خوارزميتين من خوارزميات MARL المتاحة تجارياً تعملان بكفاءة مع عدد قليل من الطائرات، ولكن بدلاً من ذلك تصبح هذه الخوارزميات غير قابلة للتوسع عند زيادة عدد الوكلاء، مما يشير إلى أهمية المزيد من الأبحاث في هذا المجال. \n\nللمزيد من التفاصيل، يمكنكم الاطلاع على الرمز المصدر والرسوم المتحركة المتاحة عبر الرابط: https://github.com/mikapersson/Information-Relaying.