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Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones para múltiples agentes en entornos inciertos.

Un nuevo enfoque para entender la dinámica del mercado cripto a través de técnicas de modelado avanzadas.

Un nuevo método mejora la evaluación de políticas en sistemas multiagente descentralizados.

Este método mejora las decisiones de enrutamiento en redes Dragonfly usando aprendizaje automático.

Este estudio analiza los ajustes de estrategia en entornos de múltiples agentes a través de caminos de satisfacción.

Un nuevo método mejora el trabajo en equipo entre robots en entornos complejos.

Descubre cómo los robots colaboran para explorar entornos desconocidos de manera eficiente.

MESA mejora las estrategias de exploración para los agentes que trabajan juntos en diferentes entornos.

Un nuevo método mejora la eficiencia en los sistemas de transporte inteligente a través del aprendizaje de múltiples agentes.

Estrategias para mejorar la comunicación entre agentes en redes inalámbricas de múltiples saltos.

Explorando métodos recientes y desafíos en el aprendizaje por refuerzo multiengente.

Un nuevo método mejora la gestión de voltaje en redes con fuentes de energía renovable.

Este artículo habla sobre un método distribuido para la gestión del tráfico usando vehículos conectados.

M-RAG mejora la generación de texto a través de una recuperación de información eficiente.

Los investigadores combinan juegos de mesa con IA mediante técnicas de Aprendizaje por Refuerzo.

Dos algoritmos mejoran la toma de decisiones para agentes en entornos competitivos y cooperativos.

Un nuevo modelo mejora la toma de decisiones en entornos dinámicos con múltiples agentes.

Una mirada a las medidas de riesgo en la toma de decisiones para marcos de múltiples agentes.

Un nuevo algoritmo mejora el aprendizaje de las computadoras en juegos competitivos.

La investigación explora la reducción de arrastre en el flujo de cilindros con métodos de control activo y aprendizaje automático.

Soft-QMIX combina QMIX y máxima entropía para mejorar la cooperación entre agentes.

Un nuevo marco mejora la eficiencia de aprendizaje en sistemas de múltiples agentes a través de una modelación del mundo innovadora.

Abordando los desafíos de coordinación en el aprendizaje por refuerzo multiagente offline.

WARP-CA ofrece un enfoque innovador para predecir y controlar incendios forestales.

Un nuevo algoritmo mejora la toma de decisiones en entornos multiagente con visibilidad limitada.

Un nuevo enfoque para mejorar la detección de intrusiones usando aprendizaje automático.

Los drones mejoran la recolección de datos sobre la calidad del aire mediante métodos de aprendizaje colaborativo.

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

El estudio resalta cómo la complejidad afecta la cooperación y las estrategias en el aprendizaje por refuerzo multi-agente.

Un nuevo método mejora cómo los agentes aprenden de las acciones de los demás en situaciones de trabajo en equipo.

Implementando aprendizaje por refuerzo multi-agente para manejar la convección de Rayleigh-Bénard.

Analizando el papel del Aprendizaje por Refuerzo en la transformación de la toma de decisiones financieras.

Un nuevo enfoque mejora la forma en que los robots cuadrúpedos caminan en terrenos variados.

Los robots colaborativos mejoran la productividad en la fabricación al hacer un manejo eficiente de las máquinas.

Nuevos métodos en el aprendizaje multi-agente abordan los desafíos de agentes diversos.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el manejo de materiales usando aprendizaje por refuerzo multi-agente.

MAST mejora la eficiencia en el entrenamiento de múltiples agentes de IA a través de métodos dispersos.

OffLight usa tecnología inteligente para mejorar el flujo de tráfico en ciudades concurridas.

Explorando cómo los coches autónomos pueden interactuar de manera segura con los conductores humanos.

Descubre estrategias para mejorar el aprendizaje en entornos complejos con visibilidad limitada.