Computerwissenschaften - Multiagentensysteme

Vorstellung von adaptivem sicheren Verstärkungslernen für mehr Sicherheit in Robotersystemen.

Forschung untersucht, wie einfache Modelle komplexes Verhalten und Handlungsfähigkeit zeigen.

Eine Methode für Agenten, um Lösungen ohne zentrale Koordination zu optimieren.

Diese Studie untersucht, wie die Ergebnisse der öffentlichen Abstimmung das Wählerverhalten bei Wahlen beeinflussen.

Eine Studie darüber, wie LLMs Verbindungen in sozialen und beruflichen Netzwerken herstellen.

Ein neuer Algorithmus kombiniert BQL und CFR, um besser in dynamischen Umgebungen zu lernen.

Untersuchung, wie Agenten mit begrenzter Kommunikation zu einer Einigung gelangen.

Eine Studie zeigt, dass Impfungen die Ausbreitung von COVID-19 in kleinen Gemeinschaften verringern können.

AgA bietet eine Möglichkeit, persönliche und kollektive Ziele in einer gemischten Motivkooperation in Einklang zu bringen.

Diese Studie analysiert, wie agentenbasierte Modelle die öffentlichen Gesundheitsreaktionen auf Pandemien verbessern können.

Ein neues Modell hilft dabei, die Zuteilung von öffentlichen Gesundheitsressourcen durch Sprachverarbeitung zu verbessern.

Verstehen, wie Maschinen Aufgaben für Menschen durch Ausrichtung und Fähigkeiten erledigen.

Neue Methoden verbessern, wie Agenten lernen, effektiv zusammenzuarbeiten und zu kommunizieren.

Sprachausgeber nutzen grafische Modelle, um ihre Problemlösungsfähigkeiten und Zusammenarbeit zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Erkundungsstrategien für Agenten bei komplexen Aufgaben.

Ein neuer Lernalgorithmus für Agenten in eingeschränkten Mehrspieler-Szenarien.

Ein neues Modell, um zu analysieren, wie Vorurteile Meinungen in sozialen Netzwerken beeinflussen.

Eine neue Methode hilft globalen Entscheidungsträgern, viele lokale Agenten effektiv zu managen.

Dieses Papier untersucht, wie MARL das Verständnis von komplexen Auktionen verbessern kann.

Mehrere Modelle nutzen, um die Entscheidungsfindung in komplexen Situationen wie Pandemien zu verbessern.

Ein Modell zur Kontrolle der Krankheitsverbreitung durch asymptomatische Überträger in sozialen Netzwerken.

Forscher verbessern Drohnenoperationen für effektive Suche und Rettung.

Neuer Ansatz verbessert die Lerngeschwindigkeit und Zusammenarbeit in Multi-Agenten-Umgebungen.

Ein neues Modell untersucht, wie Diskriminierung sich auf Armut und Wohlstandsungleichheit auswirkt.

Die Studie untersucht Kommunikation und Unterricht in Agentensystemen unter verschiedenen Governance-Modellen.

Methoden zur sicheren Informationsweitergabe in Gruppendiskussionen erkunden.

MO-COHDA verwandelt Energiesysteme mit effizienter verteilter Optimierung.

Die Dynamik von Mensch-KI-Teamarbeit bei Optimierungsaufgaben erkunden.

Die Nutzerdaten checken, um die Effizienz von E-Auto-Ladestationen zu verbessern.

Eine neue Kommunikationsstrategie für Multi-Agenten-Systeme verbessert die Effizienz und Anpassungsfähigkeit.

Dieser Text behandelt die Bedeutung von Vertrauen in persönlichen und sozialen Zusammenhängen.

Ein neuer Ansatz, um die Dynamik des Kryptomarktes durch fortgeschrittene Modellierungstechniken zu verstehen.

Erforschen, wie Deep Learning uns hilft, das Entstehen von Sprache zu studieren.

Eine neue Logik verbessert das Studium von Agenteninteraktionen in komplexen Systemen.

Überprüfung von Preisstrategien für effektive Ride-Pooling-Dienste und deren Auswirkungen.

Dieses Papier untersucht, wie semantisches Decoding die Teamarbeit und Ergebnisse von KI verbessert.

Ein Rahmen für die Zusammenarbeit von KI mit Agenten, deren Ziele nicht klar sind.

Agentenverhalten durch Normen und Sanktionen in komplexen Systemen optimieren.

BDoG verbessert das AI-Denken, indem es verschiedene Datentypen effektiv integriert.

Eine neue Methode verbessert die Bewertung von Policies in dezentralen Multi-Agenten-Systemen.