Kevin: Sistema de
posicionamiento in-door

El método de búsqueda en tiempo real es adecuado para la tarea de interacción agente-agente.

Entorno desconocido en tiempo real.

En tales problemas de aprendizaje y planificación de la sincronización, los agentes Debe seleccionar sus operaciones dentro de un tiempo limitado, mientras solo detecta partes del entorno centradas en la ubicación actual del agente. El agente de búsqueda heurística en tiempo real utiliza las siguientes acciones para seleccionar acciones Búsqueda limitada prospectiva y evaluación del estado límite con funciones heurísticas. A través de la experiencia repetida, refinaron el valor heurístico del estado para evitar bucles infinitos y converger a Una mejor solución. La amplia difusión de esta configuración en agentes autónomos de software y hardware ha sido Las últimas dos décadas han dado lugar a un crecimiento explosivo de los algoritmos de búsqueda en tiempo real.

En la siguiente gráfica se muestra como la data de reconocimiento de patrones interactúa con el entrenamiento.

Esto no es seguimiento de linea convencional es un entrenamiento de reconocimiento de patrones para la toma de decisiones de dirección del agente.