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यह शोधपत्र जटिल वातावरणों में स्वायत्त मशीनों के नियंत्रण और समन्वय हेतु एल्गोरिदम की पड़ताल करता है। हम कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस (CI) और डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) का उपयोग करके कार्य आवंटन विधियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, और जाँची गई विधियों की खूबियों और कमज़ोरियों का विश्लेषण करते हैं। हम व्यावहारिक अनुप्रयोगों में स्वायत्त मशीनों की उपयोगिता और प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए मौजूदा एल्गोरिदम में सुधार या नई विधियों के विकास हेतु विभिन्न भावी अनुसंधान दिशाओं का सुझाव और चर्चा भी करते हैं। डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में हालिया प्रगति ने स्वायत्त मशीनों के नियंत्रण और समन्वय पर साहित्य में महत्वपूर्ण योगदान दिया है, जो इस क्षेत्र में एक बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाता है।
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Takeaways:
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हम प्रस्ताव करते हैं कि कम्प्यूटेशनल इंटेलिजेंस (सीआई) और डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (आरएल) गतिशील और अनिश्चित वातावरण में जटिल कार्य असाइनमेंट समस्याओं को हल करने के लिए व्यवहार्य दृष्टिकोण हैं।
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गहन सुदृढीकरण सीखने में हालिया प्रगति स्वायत्त मशीन नियंत्रण और समन्वय के क्षेत्र में विकास को बढ़ावा दे रही है।
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स्वायत्त मशीनों से संबंधित मशीन लर्निंग अनुसंधान में प्रगति का व्यापक अवलोकन प्रदान करता है।
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यह अनछुए क्षेत्रों पर प्रकाश डालता है, नई पद्धतियां प्रस्तुत करता है, तथा भावी अनुसंधान के लिए नई दिशाएं सुझाता है।
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Limitations:
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विशिष्ट एल्गोरिदम के वास्तविक कार्यान्वयन और प्रदर्शन मूल्यांकन पर विवरण सीमित हैं।
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इस शोध पत्र में प्रस्तुत भविष्य की शोध दिशाओं के लिए कोई विशिष्ट शोध योजना या कार्यप्रणाली प्रस्तुत नहीं की गई है।
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विभिन्न प्रकार की स्वायत्त मशीनों और कार्य वातावरणों के लिए सामान्यीकरण के बारे में चर्चा का अभाव हो सकता है।
