Informática - Sistemas multiagente

Analizando la toma de decisiones y la justicia a través del juego del ultimátum.

Los robots pueden trabajar mejor en equipo al compartir sus habilidades.

Métodos innovadores para mejorar la ejecución de tareas y reducir fallos en el crowdsourcing.

Un estudio de cómo las acciones individuales moldean la estabilidad económica y las interacciones.

Un nuevo método para predecir el comportamiento de los agentes a pesar de observaciones incompletas.

Este estudio presenta métodos para reducir el arrepentimiento en la asignación de espacios publicitarios en vallas.

Este artículo examina cómo la comunicación moldea las normas sociales en agentes autónomos.

Usar conceptos de democracia líquida puede mejorar la eficiencia y precisión del aprendizaje en conjunto.

Una visión general del aprendizaje multiagente y estrategias para mejorar la cooperación.

Aprende a minimizar el arrepentimiento en espacios publicitarios de vallas.

Un nuevo método ayuda a los agentes a adaptarse rápidamente a los comportamientos de sus compañeros.

Una mirada a los desafíos de evaluar agentes de RL en entornos cambiantes.

Un método para mejorar la cooperación en sistemas multi-agente con recompensas escasas.

Nuevos algoritmos mejoran la estabilidad y eficiencia en aplicaciones de teoría de juegos cooperativos.

Este artículo habla sobre cómo mejorar el aprendizaje de agentes en entornos conectados a través de un nuevo modelo.

Explorando nuevos métodos para mejorar los resultados de aprendizaje en juegos multijugador.

Estrategias para una distribución justa del agua en la agricultura en medio de la creciente escasez.

Un nuevo método mejora la cooperación en entornos de múltiples agentes para una mejor toma de decisiones.

Asegurar un comportamiento ético y transparencia en los agentes inteligentes es clave para generar confianza.

Descubre cómo CBS-TA-PTC mejora la asignación de tareas y la búsqueda de caminos.

Presentamos el Aprendizaje por Refuerzo Seguro Adaptativo para mejorar la seguridad en sistemas robóticos.

La investigación examina cómo modelos simples muestran comportamientos complejos y agencia.

Un método para que los agentes optimicen soluciones sin coordinación central.

Este estudio investiga cómo los resultados de las votaciones públicas afectan el comportamiento de los votantes en las elecciones.

Un estudio sobre cómo los LLMs forman conexiones en redes sociales y profesionales.

Un nuevo algoritmo combina BQL y CFR para un mejor aprendizaje en entornos dinámicos.

Estudio de cómo los agentes llegan a un acuerdo con comunicación limitada.

Un estudio muestra que la vacunación puede reducir la propagación del COVID-19 en comunidades pequeñas.

AgA ofrece una manera de alinear objetivos personales y colectivos en la cooperación de motivos mixtos.

Este estudio analiza cómo los Modelos Basados en Agentes pueden mejorar las respuestas de salud pública a las pandemias.

Un nuevo modelo ayuda a mejorar la asignación de recursos de salud pública a través del procesamiento del lenguaje.

Entender cómo las máquinas manejan tareas para los humanos a través de la alineación y las capacidades.

Nuevos métodos mejoran la manera en que los agentes aprenden a cooperar y comunicarse de manera efectiva.

Los agentes de lenguaje usan modelos de grafos para mejorar sus habilidades de resolución de problemas y colaboración.

Un nuevo método mejora las estrategias de exploración para agentes en tareas complejas.

Un nuevo algoritmo de aprendizaje para agentes en escenarios multijugador restringidos.

Un nuevo modelo para analizar cómo los sesgos afectan las opiniones en las redes sociales.

Un nuevo método ayuda a los tomadores de decisiones globales a gestionar efectivamente a muchos agentes locales.

Este documento investiga cómo el MARL puede mejorar la comprensión de subastas complejas.

Usando modelos múltiples para mejorar la toma de decisiones en situaciones complejas como pandemias.