Últimos artículos para Sistemas multiagente

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

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

Este estudio explora cómo los agentes se comunican a través de la imitación de señales útiles.

LAGMA mejora la cooperación entre múltiples agentes y la eficiencia del aprendizaje mediante la orientación hacia objetivos.

Un nuevo método para que los agentes optimicen su rendimiento mientras aseguran que se cumplan las restricciones.

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

Explorando el papel de la computación cuántica en la mejora de la eficiencia del aprendizaje multi-agente.

Los agentes aprenden a jugar estratégicamente en Pommerman a través de un enfoque de entrenamiento estructurado.

LawLuo combina múltiples agentes para mejorar la experiencia de consulta legal.

Examinando cómo los agentes logran consenso a pesar de la comunicación interrumpida.

Nuevos algoritmos de aprendizaje mejoran las interacciones de los agentes en entornos compartidos.

Este artículo examina la comunicación y la retroalimentación en escenarios de toma de decisiones.

La investigación revela configuraciones avanzadas para observar el crecimiento del lenguaje entre agentes artificiales.

Una mirada profunda a las implicaciones de los críticos centralizados en MARL.

Una visión general de los métodos CTDE en el aprendizaje reforzado multi-agente.

Explorando las vulnerabilidades de los sistemas multiagente cooperativos a ataques de puerta trasera.

El algoritmo OpenRC ayuda a los agentes a ponerse de acuerdo en promedios a pesar de los cambios en la red.

Examinando el impacto de la calidad de los datos en la investigación de aprendizaje por refuerzo multi-agente offline.

Los agentes pueden coordinarse eficazmente usando información local.

Una mirada a cómo los agentes interactúan a lo largo del tiempo en juegos dinámicos.

Un nuevo marco mejora la toma de decisiones en entornos inciertos de múltiples agentes usando tecnología VAE.

Diseños de gráficos innovadores mejoran la comunicación y la resistencia de los robots.

Una exploración de estrategias en juegos diferenciales y sus aplicaciones en el mundo real.

MARC mejora la colaboración entre agentes en entornos complejos para obtener mejores resultados de aprendizaje.