ТЕОРИЯ ИНФОРМАЦИИ В ЗАДАЧАХ ОБУЧЕНИЯ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ ДЛЯ АВТОНОМНЫХ СИСТЕМ

В статье рассматривается применение теории информации в задачах обучения с подкреплением для автономных систем. Особое внимание уделяется методам энтропийной регуляризации и информационным метрикам, которые повышают эффективность обучения и обеспечивают сбалансированное исследование и использование знаний агентом. Обоснован вклад информационных подходов в развитие роботов и автономных систем, демонстрируются примеры из робототехнических приложений, таких как навигация и управление манипуляторами. Результаты показывают значительный потенциал информационных методов для улучшения адаптивности и надежности автономных агентов в сложных динамических средах. Ключевые слова: теория информации, обучение с подкреплением, энтропийная регуляризация, информационные метрики, автономные системы, робототехника, автономное управление, адаптивные алгоритмы