Error de búsqueda de ruta del gato

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En esta guía, podremos descubrir algunas de las posibles causas que pueden conducir a errores de seguimiento y luego ofreceremos soluciones especiales que puede probar para este problema.

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Conclusión< /h2>En Desafío multiagente tenemos (MAPF) a los agentes, cada uno de los cuales tiene un corresponsal y corre el target complementario. La tarea es encontrar para ello las rutas de todos los agentes, evitando colisiones. Por lo tanto, la mayoría de las soluciones anteriores a esta dificultad trataron mejor al agente individual como un verdadero “agente general” único e implementaron variantes de agente único más típicamente asociadas con el algoritmo A*. Pathfinding

Que suele ser la mejor manera de lograr su objetivo. Hay varios algoritmos de búsqueda de caminos para elegir, pero * es una buena opción en todas menos en unas pocas situaciones especiales.

Antecedentes¶

El refuerzo es tratar de aprender Técnico de soluciones de detección de máquinasQué problemasSoftware de retroalimentación (recompensas a penalizaciones)aplicado a un agente y él está elaborando un entorno en uno y debe pasar por éluna serie de estados actuales para alcanzar un buen estado final predefinido. comúnUn ejemplo más es una rata que hace una pregunta (a un agente) sin tener que intentar encontrar el camino más corto.Comience la celda de un individuo para apuntar al queso a través del laberinto de celdas uno en particular (entorno). agenteEs divertido la explotación y la experiencia pasada.El orden (episodios) te ayudará a lograr tu objetivo.este y falle antes, pero ojala mas despues de mucha oferta y error(Recompensas y penalizaciones) se mostrarán correctamente, el problema está resuelto.El barajado se realiza aunque el proveedor encuentre un orden de estado óptimo.en el mismo momento en que el importe acumulado de la remuneración pasa a ser máximo(Superficialmente, atraemos a los agentes al máximo elegido y la remuneración, mientras queesto realmente resuelve nuestro problema).sepa que esto puede suceder a menudo, vea cómo logra su objetivoel agente tiene que soportar muchas implicaciones (recompensas negativas) en el camino. Nota .Para hacer ejercicio, en el laberinto anterior, nuestra propia rata no tan grande recibe el castigo correcto por cada completo permitido.Es decir, queremos que la celda objetivo se alcance a menudo por el camino más corto.Sin embargo, la caminata más corta a la celda cursi suele ser un buen objetivo y nuestro sinuoso,y el servicio deru (rata) seguramente tendrá que soportar mucho por el castigo hasta que llegue al “queso”.(a veces aludido como “gratificación diferida”).

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