Abstract-Vi föreslår att använda en övervakad maskininlärning teknik för att spåra platsen för en mobil agent i realtid. Dolda Markov Modeller används för att bygga artificiell intelligens som uppskattar den okända positionen för ett mobilt mål som rör sig i en definierad miljö. Denna snäva artificiella intelligens utför två distinkta uppgifter. För det första ger den realtidsuppskattning av mobilagentens position med hjälp av algoritmen framåt. För det andra använder den Baum-Welch algoritmen som ett statistiskt inlärningsverktyg för att få kunskap om det mobila målet. Slutligen föreslås en experimentell miljö, nämligen ett videospel som vi använder för att testa vår artificiella intelligens. Vi presenterar statistiska och grafiska resultat för att illustrera effektiviteten i vår metod.
Beaulac m.fl. använde dolda Markov-modeller för att uppskatta den okända positionen för det rörliga målet i en definierad miljö REF.
Narrow Artificial Intelligence with Machine Learning for Real-Time Estimation of a Mobile Agents Location Using Hidden Markov Models
{'venue': 'International Journal of Computer Games Technology, vol. 2017, Article ID 4939261, 10 pages, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}