تقدم هذه الورقة البحثية نموذجًا جديدًا للتنبؤ بالضرائب العقارية (RET) يدمج التعلم المعزز (RL) لاختيار الميزات وخوارزمية مستعمرة النحل الاصطناعي (ABC) لتحسين المعلمات. تواجه طرق التعلم العميق التقليدية غالبًا تحديات في اختيار الميزات وحساسية المعلمات، مما يمكن أن يعيق التنبؤ الدقيق. يعالج النموذج المقترح هذه القضايا من خلال تحديث أهمية الميزات ديناميكيًا بناءً على تفاعلات…