Informática - Sistemas multiagente

Este artículo examina cómo la imprevisibilidad afecta el comportamiento social y las normas.

Loopy adapta su forma a través de interacciones locales, imitando sistemas biológicos.

Los enjambres de drones ofrecen soluciones eficientes para transportar cargas pesadas en varias industrias.

Dos métodos mejoran el trabajo en equipo de robots sin necesidad de información global.

Este trabajo revela los beneficios de la comunicación descentralizada en juegos con muchos agentes.

Este estudio examina la dinámica de la cooperación a través de la perspectiva del aprendizaje por refuerzo.

Examinando el impacto clave de los datos en los procesos de toma de decisiones de AV.

Una nueva estrategia para gestionar MAPs en redes 5G para un mejor servicio.

Nuevos algoritmos adaptan el comportamiento de la IA a los valores morales en evolución.

Enseñar a las máquinas a predecir las creencias de los demás mejora el trabajo en equipo y el rendimiento.

Explorando el potencial de las redes inalámbricas mejoradas por la tecnología de IA generativa.

Un nuevo enfoque mejora la ejecución de múltiples órdenes de trading de manera eficiente.

MARBLER ayuda a los investigadores a probar el trabajo en equipo entre robots en entornos realistas.

Un nuevo entorno basado en texto ayuda a las máquinas a aprender tareas del mundo real usando guiones.

Un nuevo modelo mejora las predicciones para sistemas con múltiples agentes que interactúan.

Los mineros mejoran sus recompensas a través de conexiones estratégicas y menor latencia.

Una mirada al análisis de seguridad en sistemas distribuidos usando encuentros no bloqueantes.

Una exploración de cómo las creencias y valores moldean la toma de decisiones.

Un marco para razonar sobre el conocimiento con profundidad limitada.

Este artículo habla sobre cómo usar esquemas fiscales para influir en el comportamiento de los agentes en sistemas de múltiples agentes.

Explora diferentes tipos y implicaciones de la responsabilidad en varios campos.

Explora cómo los MAIDs mejoran la comprensión de las interacciones entre agentes en la toma de decisiones.

Una mirada a cómo los grupos y el conocimiento interactúan según características compartidas.

Este artículo examina cómo cambian las opiniones y las conexiones en las redes sociales.

Una mirada a cómo asegurar una representación justa en las elecciones.

Una guía para tomar decisiones efectivas mediante la recopilación de consejos de expertos.

Los compromisos conjuntos y la reputación son clave para la cooperación social.

Este estudio explora cómo surge la cooperación en juegos repetidos a través de la inferencia activa.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la planificación del movimiento de robots y la detección de colisiones.

Descubre cómo IMP-MARL mejora la gestión de infraestructuras a través del aprendizaje colaborativo.

Examinando cómo el intercambio de información afecta la toma de decisiones en sistemas multi-agente.

El Aprendizaje de Meta-Valor mejora la cooperación entre agentes en entornos competitivos y colaborativos.

Explorando cómo la congestión afecta a los enjambres de robots y sus estrategias de toma de decisiones.

Una mirada a la dinámica del seguro especializado y sus participantes clave.

La investigación resalta cómo los robots deben comunicarse para tener éxito en tareas complejas.

Explorando cómo diferentes IA dan forma a la cooperación en la sociedad.

Examinando la necesidad de una verificación efectiva en sistemas multiagente complejos.

OMIGA mejora el aprendizaje multi-agente offline al integrar estrategias de aprendizaje global y local.

Examinando la selección de sensores para asegurar un monitoreo efectivo del comportamiento sin dejar de respetar la privacidad.

Un nuevo método mejora la equidad en el presupuesto participativo al promover el diálogo entre los votantes.