ಕಸ್ಟಮ್ ನೀತಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿ-ಏಜೆಂಟ್ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು

ಕಸ್ಟಮ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮರುರೂಪಿಸುವ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ನೀತಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಮರುರೂಪಿಸುವ ದೋಷಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಡಚಣೆಯಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ. ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲು ವಿಫಲವಾದ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವಾಗ ಈ ದೋಷಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ.

ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಕಸ್ಟಮ್ ಫ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಎದುರಾಗುವ ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಆಯಾಮದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್‌ನ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಗತಿಯಾಗದಂತೆ ತಡೆಯಬಹುದು.

ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸಿದಾಗ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕ್ರಿಯೆಯ ಜಾಗದ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಮರುರೂಪಿಸಿದಾಗ. ವೀಕ್ಷಣಾ ಸ್ಥಳದ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ನೀತಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಲೇಯರ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಇದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು.

ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅಂತಹ ದೋಷಗಳ ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನೀತಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅರೇಗಳ ಸರಿಯಾದ ಮರುರೂಪಿಸುವಿಕೆಯು ಸುಗಮ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ನೀತಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಒದಗಿಸಿದ ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮ್ ನೀತಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮರುರೂಪಿಸುವ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ. ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ a ನ ರಚನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ನೀತಿ, ಇದು ನಟ-ವಿಮರ್ಶಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ವಿಮರ್ಶಕ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ, ಅದರ ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಏಜೆಂಟ್‌ನ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ನಟನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾನೆ. ಈ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅದು ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಲೇಯರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆ ಪೈಟೋರ್ಚ್ ನ ಅನುಕ್ರಮ ಪದರಗಳು ಮಾದರಿಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಹು ಗುಪ್ತ ಪದರಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ರವಾನಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಎರಡನೇ ಭಾಗವು ಜಿಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ spaces.Box(). ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಳವು ನಿರಂತರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಏಜೆಂಟ್ x ಮತ್ತು y ಅಕ್ಷಗಳಲ್ಲಿನ ಚಲನೆಯಂತಹ ಎರಡು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ವೀಕ್ಷಣಾ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಇದೇ ರೀತಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದರೆ ವೇಗದಂತಹ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಸ್ಥಳಗಳು ಏಜೆಂಟ್‌ನ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮರುರೂಪದ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬಹು ಆಯಾಮದ ಅರೇಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಏಜೆಂಟ್ ತಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಸಾಲು action.reshape() ಆಕ್ಷನ್ ಅರೇಗಳು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಆಯಾಮಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ರನ್ಟೈಮ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆಯಾಮದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಆಕಾರಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ದೋಷವನ್ನು ಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಲಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿರಂತರ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಈ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಿಭಾಯಿಸದ ದೋಷಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬಹುದು.

ಪರಿಹಾರದ ಮೂರನೇ ಭಾಗವು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ ಪೈಟಾರ್ಚ್ ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ವಿತರಣೆ ಮಾದರಿ. ವೀಕ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮಾದರಿಯನ್ನು CPU ಮತ್ತು GPU ಎರಡರಲ್ಲೂ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ವರ್ಗೀಯ ವಿತರಣೆಯ ಬಳಕೆಯು ನಟ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಲಾಜಿಟ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಕ್ಸಿಮಲ್ ಪಾಲಿಸಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (PPO) ನಂತಹ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುವ ಏಜೆಂಟ್‌ನ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಲೇಯರ್‌ಗಳು, ಸ್ಪೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆನ್ಸರ್ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್‌ಗಳ ಈ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ, ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

import torch as th
import numpy as np
from gym import spaces
from stable_baselines3.common.policies import ActorCriticPolicy

# Custom Policy Network for Reinforcement Learning
class CustomMultiAgentPolicy(ActorCriticPolicy):
    def __init__(self, observation_space, action_space, lr_schedule, kwargs):
        super(CustomMultiAgentPolicy, self).__init__(observation_space, action_space, lr_schedule, kwargs)
        self.obs_size = observation_space.shape[0]
        self.hidden_size = 128
        self.actor = th.nn.Sequential(
            th.nn.Linear(self.obs_size, self.hidden_size),
            th.nn.ReLU(),
            th.nn.Linear(self.hidden_size, action_space.shape[0])
        )
        self.critic = th.nn.Sequential(
            th.nn.Linear(self.obs_size, self.hidden_size),
            th.nn.ReLU(),
            th.nn.Linear(self.hidden_size, 1)
        )

    def forward(self, obs, kwargs):
        action_logits = self.actor(obs)
        action_distribution = th.distributions.Categorical(logits=action_logits)
        actions = action_distribution.sample()
        log_probs = action_distribution.log_prob(actions)
        values = self.critic(obs)
        return actions, values, log_probs

import numpy as np
import torch as th

# Observation and Action space setup
min_action = np.array([-5, -5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
max_action = np.array([5, 5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
self.action_space = spaces.Box(low=min_action, high=max_action, dtype=np.float32)

min_obs = np.array([-np.inf, -np.inf, -2.5, -2.5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
max_obs = np.array([np.inf, np.inf, 2.5, 2.5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
self.observation_space = spaces.Box(low=min_obs, high=max_obs, dtype=np.float32)

# Reshaping check to avoid errors
try:
    action = action.reshape((self.n_envs, self.action_dim))
except ValueError as e:
    print(f"Reshape error: {e}. Check input dimensions.")

ಕಸ್ಟಮ್ ನೀತಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು

ಕಸ್ಟಮ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಳಗಳ ಸರಿಯಾದ ವಿನ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಸ್ಥಳಗಳು ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತವೆ. ಫ್ಲಾಕಿಂಗ್ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಂತಹ ನಿರಂತರ ಕ್ರಿಯಾ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ವೀಕ್ಷಣಾ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಜೋಡಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವಾಗ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ದಿ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸ್ಥಳ ಜಿಮ್ ಬಳಸಿ ಸರಿಯಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕು spaces.Box(), ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಕ್ರಮಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಬರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಇದು ನೀತಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ, ಬಹು-ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳು ಬಹು ಆಯಾಮದ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿರಬೇಕು. PyTorch ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು nn.ModuleList() ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಬಹು ಪದರಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಪರಿಸರದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳು ಕೋಡ್ ಮರುಬಳಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮರುರೂಪಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಂತಹ ದೋಷಗಳು ಉಂಟಾದಾಗ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದಲ್ಲದೆ, ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ-ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಮರುರೂಪದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳು ತರಬೇತಿಯು ಹಠಾತ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಲ್ಲದೆ ಮುಂದುವರಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಮೂಲವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ಒಟ್ಟಾರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಸಾಧನದ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಲೇಯರ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಲಾಗ್ ಮಾಡುವುದು ಕಸ್ಟಮ್ ನೀತಿ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಸುಗಮ ಮತ್ತು ದೋಷ-ಮುಕ್ತ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.