 באַשרייַבן אַ סיטואַציע ווו דער געגעבן אַלגערידאַם וואָלט זיין עפעקטיוו אין באַשלוס-מאכן.
איין סיטואַציע ווו די אַלגערידאַם פון ריינפאָרסמאַנט לערנען וואָלט זיין עפעקטיוו אין באַשלוס-מאכן איז אין די פאַרוואַלטונג פון פאַרקער לויפן אין אַ קלוג שטאָט. דאָס וואָלט אַרייַנציען אַן אַגענט אין באַשולדיקונג פון אָנפירונג פאַרקער לייץ אין פאַרשידענע ינטערסעקשאַנז אין די שטאָט. דער אַגענט וואָלט אָנהייבן מיט יניטיאַליזינג די סיקוואַנס פון פאַרקער לייץ, און עס וואָלט אָבסערווירן די פאַרקער לויפן פּאַטערנז דורך סענסאָרס, קאַמעראַס און אנדערע מכשירים. אַמאָל דער אַגענט אַבזערווז די פּאַטערנז, עס קענען אָנהייבן צו מאַכן דיסיזשאַנז צו אַפּטאַמייז די פאַרקער לויפן דורך טשאַנגינג די פאַרקער ליכט סיקוואַנסיז. Positive רעזולטאַטן, אַזאַ ווי אַ פאַרקלענערן אין ווארטן צייט און קאַנדזשעסטשאַנז ביי ינטערסעקשאַנז, וואָלט פאַרשטאַרקן דעם אַגענט ס באַשלוס, געבן אים צו לערנען פון זיין פאַרגאַנגענהייט דיסיזשאַנז. מיט דער צייט, ווי מער און מער דאַטן זענען אַקיומיאַלייטיד, דער אַגענט וואָלט זיין ביכולת צו פאָרויסזאָגן פאַרקער לויפן און מאַכן דיסיזשאַנז אין כּמעט פאַקטיש צייט צו פֿאַרבעסערן די קוילעלדיק פאַנגקשאַנינג פון די שטאָט 'ס פאַרקער פאַרוואַלטונג סיסטעם. ווי דער אַגענט קאַנטיניואַסלי לערנט דורך positive ריינפאָרסמאַנט, עס וואָלט ווערן מער עפעקטיוו אין באַשלוס-מאכן, ריזאַלטינג אין אַ קוילעלדיק פֿאַרבעסערונג צו די שטאָט 'ס פאַרקער לויפן.