cartpole ne demek?

Cart-Pole (Araba-Direk) Problemi

Cart-Pole, Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme) alanında sıkça kullanılan klasik bir kontrol problemidir. Aynı zamanda pole balancing (direk dengeleme) olarak da bilinir. Bu problem, bir arabanın üzerinde dengede durması gereken bir direği kontrol etmeyi amaçlar. Basit yapısı ve kolay anlaşılabilir olması nedeniyle, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi ve test edilmesi için ideal bir ortam sunar.

Problem Tanımı

Problem, yatay bir eksen üzerinde hareket edebilen bir araba ve bu arabaya bir menteşe ile bağlı olan bir direkten oluşur. Amaç, arabayı hareket ettirerek direğin düşmesini engellemektir. Araba, sola veya sağa doğru belirli bir kuvvet uygulayarak hareket edebilir. Problem genellikle belirli bir süre boyunca (örneğin, 200 zaman adımı) direği dik tutmayı başarmak olarak tanımlanır.

Problem Özellikleri

• Durum Uzayı (State Space): Sistemin durumunu tanımlayan değişkenlerden oluşur. Cart-Pole probleminde genellikle aşağıdaki değişkenler kullanılır:

  • Arabanın pozisyonu (x)
  • Arabanın hızı (ẋ)
  • Direğin açısı (θ)
  • Direğin açısal hızı (θ̇)

• Eylem Uzayı (Action Space): Ajanın yapabileceği eylemlerin kümesidir. Cart-Pole probleminde genellikle iki eylem bulunur:

  • Arabayı sola hareket ettirme
  • Arabayı sağa hareket ettirme

• Ödül (Reward): Ajanın gerçekleştirdiği eylemlerin sonucunda aldığı geri bildirimdir. Cart-Pole probleminde genellikle aşağıdaki ödül şeması kullanılır:

  • Direk dik durduğu her zaman adımı için +1 ödül
  • Direk belirli bir açıyı aştığında veya araba sınırı aştığında oyunu sonlandırma ve 0 ödül

Çözüm Yöntemleri

Cart-Pole problemini çözmek için çeşitli Reinforcement Learning algoritmaları kullanılabilir. En yaygın kullanılan yöntemlerden bazıları şunlardır:

• Q-Learning: Bir Q fonksiyonu öğrenerek her durum-eylem çifti için en iyi değeri tahmin etmeyi amaçlar.
• SARSA: Q-Learning'e benzer bir algoritmadır, ancak Q fonksiyonunu güncellemek için mevcut politikayı kullanır.
• Policy Gradient Yöntemleri: Doğrudan politikayı (eylem seçme stratejisini) optimize etmeyi amaçlar. REINFORCE ve Actor-Critic algoritmaları bu kategoriye girer.
• Deep Q-Network (DQN): Q-Learning algoritmasının derin öğrenme ile birleştirilmiş halidir. Durumları ve eylemleri yüksek boyutlu girdiler olarak alabilir ve karmaşık problemlerin çözülmesine olanak tanır.

Önemi ve Uygulamaları

Cart-Pole problemi, pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının anlaşılması ve geliştirilmesi için basit ve etkili bir test ortamı sağlar. Ayrıca, gerçek dünya problemlerine de uygulanabilir. Örneğin:

• Robotik: Robotların denge kontrolü ve hareket planlaması gibi görevlerde kullanılabilir.
• Otonom Araçlar: Araçların şerit takibi ve yönlendirme gibi görevlerde kullanılabilir.
• Finans: Portföy yönetimi ve risk değerlendirmesi gibi alanlarda kullanılabilir.

Varyasyonlar

Cart-Pole probleminin çeşitli varyasyonları da bulunmaktadır. Bu varyasyonlar, problemin zorluğunu artırmak veya farklı senaryoları simüle etmek için kullanılabilir. Örneğin:

• Çift Direkli Cart-Pole: Arabaya iki direk bağlanır ve her iki direği de dengede tutmak amaçlanır.
• Gürültülü Ortam: Sisteme rastgele gürültü eklenerek, algoritmanın daha sağlam hale gelmesi sağlanır.
• Kısmi Gözlem: Sistem durumunun tamamı gözlemlenemez, sadece belirli bir kısmı gözlemlenebilir.

Sonuç

Cart-Pole problemi, Reinforcement Learning alanında temel bir problemdir ve pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının geliştirilmesi ve test edilmesi için değerli bir araçtır. Basit yapısı ve kolay anlaşılabilir olması sayesinde, bu alana yeni başlayanlar için ideal bir başlangıç noktası sunar. Ayrıca, gerçek dünya problemlerine uygulanabilir olması, Cart-Pole probleminin önemini daha da artırmaktadır.