Computerwissenschaften - Multiagentensysteme

MESA verbessert die Erkundungsstrategien für Agenten, die zusammen in verschiedenen Umgebungen arbeiten.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz des Machine Learning-Trainings und schützt gleichzeitig die Datenprivatsphäre.

WorkBench testet die Fähigkeit von Agenten, realistische Büroaufgaben mit einer einzigartigen Bewertungsmethode zu erledigen.

Ein Blick darauf, wie Gefühle politische Gräben und Entscheidungsfindungen beeinflussen.

Ein Blick darauf, wie Agenten mit Täuschung umgehen und sich selbst schützen.

Neue Algorithmen gehen Herausforderungen in der verteilten Optimierung mit unzuverlässigen Agenten an.

Eine Methode für Agenten, um Strategien in Mittelwertfeldspielen mit minimalem Vorwissen zu lernen.

Nutzung von Austauschwert, um KI sichere und effektive Verhaltensweisen von Menschen beizubringen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz in intelligenten Verkehrssystemen durch mult-agenten Lernen.

Lern, wie Agenten negative Interaktionen minimieren können, während sie Aufgaben erledigen.

Ein neues Routing-System verbessert die UAV-Netzwerkleistung für Überwachung und Kommunikation.

Wirkungsvolle Regulierung ist entscheidend, um das Vertrauen der Nutzer in KI-Systeme zu fördern.

Diese Studie untersucht, wie verstärkendes Lernen die Bewegung von Bakterien zu Chemikalien nachahmt.

Untersuchung der Auswirkungen von gleichen Anteilen im partizipativen Budgetieren.

Die neuesten Methoden und Herausforderungen im Multi-Agenten-Verstärkungslernen erkunden.

Diese Studie stellt eine neue Methode vor, um den städtischen Verkehr effizient zu managen.

Untersucht die Dynamik des Informationsaustauschs zwischen Parteien in Entscheidungssituationen.

Ein Simulationsmodell zeigt effektive Strategien für robuste Lieferketten während Pandemien.

Ein neues System soll das Engagement in Programmen zur Müttergesundheit über Handy-Anrufe verbessern.

Dieser Artikel behandelt Kommunikationsstrategien für cyber-physische Systeme und konzentriert sich auf Pull- und Push-Methoden.

Erkunde die Rolle von Informationsgrenzen-Überwindern in der Krisenkommunikation.

Dieser Artikel untersucht die Methoden zur Erstellung sicherer autonomer Fahrzeuge.

Agenten treffen Entscheidungen in einem Multi-Agenten-Umfeld mithilfe von Vorhersagen für bessere Ergebnisse.

Gridt bietet ein einzigartiges System für effektive Gruppenkommunikation und Entscheidungsfindung.

Untersuchen, wie Unternehmen Vorhersagen teilen können, um Ergebnisse zu verbessern.

Erforschen, wie autonome Fahrzeuge sicher in belebten Luftraum integriert werden können.

Erforschen, wie Maschinen voneinander lernen können durch verteiltes kontinuierliches Lernen.

Ein System, um die kulturelle Darstellung in KI durch simulierte Dialoge zu verbessern.

Dieses Papier untersucht, wie Sensoren Entscheidungen verbessern, obwohl die Daten unvollständig sind.

ReAd verbessert die Teamarbeit von Robotern, indem es die Planungs- und Feedback-Mechanismen verfeinert.

Studie zeigt schnelle Wege zu effizienten Nash-Gleichgewichten in potenziellen Spielen.

Die Theorie der Verkehrsabweichung bietet Einblicke, wie man die Netzwerkleistung effektiv verwalten kann.

Einsatz von Elektrofahrzeugen, um bei Stromausfällen Energie für Telekom-Basisstationen bereitzustellen.

Diese Studie untersucht, wie Agenten durch Nachahmung nützlicher Signale kommunizieren.

Imitationslernen hilft Robotern, sich besser in belebten Umgebungen zu bewegen.

Eine neue Methode verbessert den Verkehrsfluss und die Kraftstoffeffizienz an komplexen Kreuzungen.

KI hilft dabei, das Design von Experimenten in der genetischen Forschung für Gesundheit und Krankheiten zu optimieren.

SwarmRL hilft Wissenschaftlern, Mikro-Roboter für verschiedene Anwendungen, besonders in der Medizin, zu steuern.

Ein neuer Ansatz, um komplexe Belohnungsfunktionen im Verhalten von KI zu verstehen.

Eine neue Methode verbessert die Zusammenarbeit von Robotern bei der Erkundung von Labyrinthen.