Die Integration von Verstärkungslernen in die Evaluationsprozesse von MS-Net könnte mehrere potenzielle Vorteile bringen. Erstens könnte dies dazu beitragen, die Bewertungsfunktion von MS-Net weiter zu optimieren, um eine noch genauere Auswahl der optimalen Teilmodelle zu ermöglichen. Zweitens könnte Verstärkungslernen dazu beitragen, die Anpassungsfähigkeit von MS-Net zu verbessern, indem es dem Modell ermöglicht, auf Feedback aus der Umgebung zu reagieren und seine Entscheidungsfindung zu verbessern. Darüber hinaus könnte die Integration von Verstärkungslernen die Fähigkeit von MS-Net stärken, komplexe Interaktionen und Muster in den Verkehrsszenarien zu erkennen und präzise Vorhersagen zu treffen.