Computerwissenschaften - Multiagentensysteme

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.

Ein Rahmen, um Aktionen mit persönlichen und organisatorischen Werten in Einklang zu bringen.

Ein Blick darauf, wie Roboter zusammenarbeiten können, um Ressourcen im Weltraum zu kartieren.

Ein Überblick über Kommunikationsprotokolle in verteilten Systemen mit Fokus auf Warte-Nur Nicht-Blockierende Broadcast-Protokolle.

Eine neue Methode verbessert das Training von selbstfahrenden Autos durch menschenähnliche Interaktion.

Untersuchung von Stackelberg-Spielen und Preisstrategien in Lieferketten.

Ein Blick auf die Integration von maschinellem Lernen und heuristischer Suche für eine bessere Agentenkoordination.

UniV2X verbessert autonomes Fahren durch Zusammenarbeit zwischen Fahrzeug und Infrastruktur.

Ein Blick auf Mean-Field-Spiele und ihre Rolle in Multiagentensystemen.

Ein neuer Ansatz ermöglicht es Agenten, gemeinsam mit minimalem Datenaustausch zu optimieren.

Studie über Teamarbeit unter Agenten mit einzigartigen Koordinationsherausforderungen.

Die beste Antwortgestaltung verbessert die Zusammenarbeit zwischen Agenten in wettbewerbsintensiven Umfeldern.

Ein Blick auf effektive Strategien für die Verhandlung von Verträgen innerhalb finanzieller Netzwerke.

Die MACM-Methode verbessert die Genauigkeit grosser Sprachmodelle bei komplexen Matheproblemen.

Die Leistung von Agenten durch Bewertungen und Erfahrung sammeln revolutionieren.

Wir stellen ARMCHAIR vor, ein System für besseres Teamwork zwischen Menschen und Robotern.

Diese Studie untersucht, wie Verzögerungen die stochastische Annäherung im Reinforcement Learning beeinflussen.