طراحی سیستم های پیش بینی و بهینه سازی رفتار کاربران در محیط های واقعیت افزوده با استفاده از یادگیری تقویتی چندعاملی و بینایی کامپیوتری

با گسترش محیط های واقعیت افزوده (AR) و نیاز به تعامل پویا و شخصی سازی شده برای کاربران، طراحی سیستم های هوشمند پیش بینی رفتار کاربران اهمیت فزاینده ای یافته است. این مقاله به بررسی یک چارچوب نوین مبتنی بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL) و بینایی کامپیوتری می پردازد که قادر است رفتار کاربران را در محیط های AR پیش بینی کرده و تجربه کاربری را بهینه سازی کند. در این سیستم، داده های حرکتی و تعاملی کاربران توسط الگوریتم های بینایی کامپیوتری تحلیل شده و مدل های یادگیری تقویتی چندعاملی با استفاده از این داده ها تصمیمات بلادرنگ اتخاذ می کنند. نتایج شبیه سازی ها نشان می دهد که این رویکرد می تواند تعاملات کاربران را با دقت بالاتر و پاسخگویی سریع تر نسبت به سیستم های سنتی بهبود دهد، همچنین قابلیت شخصی سازی تجربه کاربری و کاهش خطاهای پیش بینی رفتار را فراهم می کند.

کلیدواژه ها:

واقعیت افزوده ، یادگیری تقویتی چندعاملی ، بینایی کامپیوتری ، پیش بینی رفتار کاربران ، بهینه سازی تجربه کاربری ، سیستم های هوشمند