यह शोधपत्र गतिशील सुदृढीकरण अधिगम पर आधारित एक नवीन ढाँचा प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक संभाव्य विचार वृक्ष (प्रोबट्री) ढाँचे में स्थिर वृक्ष संरचना और सभी संभावित समाधान रणनीतियों के पूर्ण मूल्यांकन की आवश्यकता को संबोधित करता है। यह ढाँचा वास्तविक समय के विश्वास आकलन के आधार पर क्रमिक रूप से वृक्ष का निर्माण करता है और एक इष्टतम क्रिया चयन (विघटन, खोज, या एकत्रीकरण) नीति सीखता है, जिससे प्रोबट्री की संभाव्य कठोरता को बनाए रखते हुए समाधान की गुणवत्ता और गणना दक्षता में सुधार होता है। यह चयनात्मक विस्तार और गहन संसाधन आवंटन के माध्यम से प्राप्त होता है। परिणामस्वरूप, हम एक नया वृक्ष-आधारित अनुमान प्रतिमान प्रस्तुत करते हैं जो संभाव्य ढाँचों की विश्वसनीयता को वास्तविक दुनिया के प्रश्नोत्तर प्रणालियों के लिए आवश्यक लचीलेपन के साथ संतुलित करता है।
