Table of Contents
এর অন্তর্ভুক্ত হল এমন একটা আন্দোলন যাতে বাধাগুলোকে এড়ানো যায় ।
মৃগীক্ষার ক্ষেত্রে প্রচলিত শিক্ষা
একটি বার একটি সমস্যা স্থানীয় মিনিমা’র উপস্থিতি, যেখানে পরিকল্পনাকারী স্থানীয় একটি উপোদ্যম পথগুলোতে আটকে পড়ে যা স্থানীয়ভাবে সব থেকে ভালো উপায় নয়, এটা রোবটকে তার লক্ষ্যের দিকে নিয়ে যেতে বাধা দিতে পারে। অন্য একটি সাধারণ সমস্যা জটিল অবস্থায়, বিশেষ করে উচ্চ পর্যায়ের অবস্থানে, যা ধীর গতির একটা সমাধান খোঁজার জন্য চেষ্টা করে বা ব্যর্থতার দিকে নিয়ে যেতে পারে।
এছাড়াও, পরিবেশগত প্রতিকূলতার কারণে প্রতিবন্ধকতাগুলো যে চ্যালেঞ্জ সৃষ্টি করে তা সম্ভব নয়, কারণ এর জন্য পরিকল্পনা করার পরিকল্পনা করা প্রয়োজন। পরিবেশ মডেলের উপর নির্ভর করে তারা ব্যর্থতার কারণও হতে পারে, কারণ পরিকল্পনাকারী হয়তো এই শর্তগুলোকে উপেক্ষা করতে পারে যে, বাস্তবতাকে প্রতিফলিত না করে।
পিটফলকে কাটিয়ে ওঠার কৌশল
স্থানীয় মিনিমাকে উদ্দেশ্য করে পরিকল্পনা করা, পরিকল্পনাবিদরা যেকোন ধরনের পদ্ধতিকে সমন্বয় করতে পারে, যেমন র্যাবের মাধ্যমে র্যানডিং ট্রি (আরআরআরআরআরআরটি), যা আরো বিস্তৃতভাবে মহাকাশ পরিদর্শনে সাহায্য করে এবং খরচের জন্য খরচের মাধ্যমে, উচ্চ মানের জটিলতার জন্য পরিকল্পনা করা যায়, ছোট আকারের জটিলতার পরিকল্পনাকে ছোট করে, ছোট সময়ের সাথে তুলনা করা, সেগুলোকে কমিয়ে আনার জন্য, সেগুলোকে কমিয়ে আনা, সেগুলোকে কমিয়ে আনা, সেগুলোকে কমিয়ে আনা, সেগুলোকে দ্রুত কমিয়ে আনা, দ্রুত কমিয়ে আনা, এবং দ্রুতগতির সময় কমিয়ে আনা।
পরিবেশগত পরিবেশের জন্য বাস্তব সময়কে রিপ্লাই এবং সেন্সরের সমন্বয় করা অপরিহার্য। কর্মদক্ষতার জন্য সিস্টেমকে অনিশ্চয়তার হিসাব এবং পরিবর্তনের সুযোগ দেয়।
অতিরিক্ত কিছু টিপ
- [[[F] অত্যাধিক পরীক্ষা:[FLT] সম্ভাব্য বিভিন্ন ধরনের পরিস্থিতি শনাক্ত করতে বিভিন্ন দৃশ্যের অনুকরণ করুন ।
- [[[F] নিরাপত্তা:[FLT] নিরাপত্তার কেন্দ্রগুলো] এবং ফল-ব্যাক আচরণকে অন্তর্ভুক্ত করুন ।
- [[FLT] [FORE] [FLT] অ্যালগরিদম:[FLT] কার্যকর তথ্য কাঠামো এবং অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন ।
- [[F] পর্যবেক্ষণ সিস্টেমের গণনা ব্যবস্থা:[FLT] quot; নেয়ামত [FR] অবিরামভাবে মূল্যায়ন এবং পরিকল্পনা পরিকল্পনা সমন্বয়সাধন করা ।