Informática - Sistemas multiagente

Un nuevo enfoque para el modelado basado en agentes protege la privacidad de las personas mientras mantiene la precisión de los datos.

Nuevo enfoque de simulación que utiliza agentes de aprendizaje y refleja la dinámica real del mercado.

Un sistema que simula batallas para revelar las experiencias de los soldados.

Un nuevo enfoque reduce la coordinación en sistemas multiagente para una mejor navegación.

MA-COPP ofrece nuevas ideas sobre cómo predecir resultados en entornos complejos con múltiples agentes.

Este artículo examina cómo los permisos afectan los resultados en sistemas multiagente.

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

Un marco para evaluar estrategias de IA en entornos competitivos y cooperativos.

Este estudio analiza cómo los agentes interactúan y alcanzan consenso usando protocolos de datos desordenados.

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

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento de machine learning mientras protege la privacidad de los datos.

WorkBench prueba la habilidad de los agentes para realizar tareas de oficina realistas con un método de evaluación único.

Una mirada a cómo los sentimientos moldean las divisiones políticas y la toma de decisiones.

Una mirada a cómo los agentes manejan el engaño y se protegen.

Nuevos algoritmos enfrentan desafíos en la optimización distribuida con agentes poco fiables.

Un método para que los agentes aprendan estrategias en juegos de campo medio con mínimos conocimientos previos.

Usar el valor de intercambio para enseñar a la IA comportamientos seguros y efectivos de los humanos.

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

Aprende cómo los agentes pueden minimizar interacciones negativas mientras completan tareas.

Un nuevo esquema de enrutamiento mejora el rendimiento de la red de UAV para monitoreo y comunicación.

La regulación efectiva es clave para fomentar la confianza de los usuarios en los sistemas de IA.

Este estudio investiga cómo el aprendizaje por refuerzo imita el movimiento de las bacterias hacia los químicos.

Examinando el impacto de las partes iguales en el presupuesto participativo.

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

Este estudio presenta un nuevo método para gestionar el transporte urbano de manera eficiente.

Explora la dinámica de compartir información entre las partes en contextos de toma de decisiones.

Un modelo de simulación revela estrategias efectivas para cadenas de suministro resistentes durante pandemias.

Un nuevo sistema busca mejorar la participación en programas de salud materna a través de llamadas móviles.

Este artículo habla sobre estrategias de comunicación para sistemas ciberfísicos, centrándose en métodos de tirón y empuje.

Explora el papel de los "informational boundary spanners" en la comunicación de crisis.

Este artículo examina los métodos para crear vehículos autónomos seguros.

Los agentes toman decisiones en un entorno de múltiples agentes usando predicciones para obtener mejores resultados.

Gridt ofrece un sistema único para una comunicación y toma de decisiones efectivas en grupo.

Examinando cómo las empresas pueden compartir predicciones para mejorar los resultados.

Explorando cómo los vehículos autónomos pueden integrarse de manera segura en el tráfico aéreo ocupado.

Explorando cómo las máquinas pueden aprender unas de otras a través del aprendizaje continuo distribuido.

Un sistema para mejorar la representación cultural en la IA a través de diálogos simulados.

Este artículo examina cómo los sensores mejoran las decisiones a pesar de que los datos estén incompletos.

ReAd mejora el trabajo en equipo de los robots al perfeccionar los mecanismos de planificación y retroalimentación.

Un estudio revela caminos rápidos hacia equilibrios de Nash eficientes en juegos potenciales.