является одним из простых и эффективных подходов к принятию решений агентом в окружающей среде. При таком подходе агент непосредственно реагирует на текущее состояние окружающей среды, принимая решения без учета долгосрочных последствий или состояний, которые могут возникнуть в будущем. Это означает, что агент не строит модель среды и не прогнозирует ее будущее развитие, а принимает решения только на основе того, что он в данный момент наблюдает.

Реактивная стратегия особенно эффективна в статичных или медленно изменяющихся средах, где текущее состояние обычно является достаточно надежным индикатором того, какие действия следует предпринять. Например, если робот перемещается в заранее известной структурированной среде, где препятствия не появляются или меняются редко, он может успешно использовать реактивную стратегию для навигации и избегания препятствий.

Однако реактивные стратегии могут оказаться недостаточно эффективными в сложных и динамичных средах, где долгосрочные последствия действий играют ключевую роль. В таких случаях агенту может потребоваться способность прогнозировать будущие состояния среды и принимать решения на основе этих прогнозов. Тем не менее, в определенных контекстах, где высокая скорость реакции критически важна, реактивные стратегии могут оставаться предпочтительным выбором для агентов.

Примером применения реактивной стратегии может служить автономный автомобиль, движущийся по стабильной и хорошо изученной дорожной инфраструктуре. В таком случае автомобиль может использовать простую реактивную стратегию для навигации и управления, принимая решения на основе текущих условий дороги и окружающего транспорта.

Когда автомобиль обнаруживает препятствие или другие транспортные средства в своем пути, он может автоматически реагировать, изменяя свою траекторию движения или снижая скорость, чтобы избежать столкновения. Эти решения принимаются исходя из данных, полученных от различных сенсоров, таких как радары, камеры и лидары, которые постоянно сканируют окружающую среду в реальном времени.

В стабильной и предсказуемой дорожной среде, где препятствия редко появляются и маловероятны внезапные изменения условий, реактивная стратегия может обеспечить быстрое и безопасное движение автомобиля без необходимости в сложных моделях окружающей среды или долгосрочном планировании маршрута. Это делает такой подход эффективным для повседневного использования автономных автомобилей в условиях городского движения или на открытых автомагистралях.

Стратегии на основе знаний представляют собой альтернативный подход к принятию решений, где агент использует заранее известные правила, законы или модели для принятия обоснованных действий в окружающей среде. В отличие от реактивных стратегий, которые реагируют только на текущее состояние среды, стратегии на основе знаний позволяют агенту учитывать более широкий контекст и делать выводы на основе предварительно загруженных знаний о среде и ее функционировании.

Этот подход может быть особенно полезен в ситуациях, где агенту доступны определенные знания о своей среде и типичных сценариях поведения. Например, в медицинских экспертных системах агент может использовать заранее определенные медицинские протоколы и базы данных заболеваний для диагностики и рекомендации лечения пациентам. Также стратегии на основе знаний могут быть применены в робототехнике для выполнения задач, требующих точного знания среды, таких как навигация в лабиринте или управление манипуляторами для выполнения сложных манипуляций.