Aritra Mitra

Investigaciones revelan cómo los retrasos obstaculizan los algoritmos en tareas de optimización min-max.

Explorando técnicas de control sin modelo bajo canales de comunicación limitados.

Este estudio examina cómo los retrasos afectan la aproximación estocástica en el aprendizaje por refuerzo.

Esta investigación simplifica la prueba de convergencia para el aprendizaje TD con aproximación de funciones lineales.

Examinando cómo los agentes aprenden más rápido juntos a pesar de los retrasos en la comunicación.

Un nuevo enfoque para que los agentes compartan estrategias y mejoren su rendimiento en diferentes entornos.

Mejorando el rendimiento de Q-learning en medio de retroalimentación corrupta en aplicaciones del mundo real.