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De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision pour plusieurs agents dans des environnements incertains.

Une nouvelle approche pour comprendre la dynamique du marché crypto grâce à des techniques de modélisation avancées.

Une nouvelle méthode améliore l'évaluation des politiques dans des systèmes multi-agents décentralisés.

Cette méthode améliore les décisions de routage dans les réseaux Dragonfly en utilisant l'apprentissage automatique.

Cette étude examine les ajustements de stratégie dans des environnements multi-agents via des chemins de satisfaction.

Une nouvelle méthode améliore le travail d'équipe entre les robots dans des environnements complexes.

Découvre comment les robots bossent ensemble pour explorer des environnements inconnus de manière efficace.

MESA améliore les stratégies d'exploration pour les agents qui bossent ensemble dans différents environnements.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des systèmes de transport intelligents grâce à l'apprentissage multi-agents.

Stratégies pour améliorer la communication des agents dans les réseaux sans fil multi-saut.

Explorer les méthodes récentes et les défis dans l'apprentissage par renforcement multi-agents.

Une nouvelle méthode améliore la gestion de la tension dans les réseaux avec des sources d'énergie renouvelable.

Cet article parle d'une méthode décentralisée pour la gestion du trafic avec des véhicules connectés.

M-RAG améliore la génération de texte grâce à une récupération d'infos efficace.

Des chercheurs mélangent des jeux de société avec l'IA grâce à des techniques d'apprentissage par renforcement.

Deux algorithmes améliorent la prise de décision pour les agents dans des environnements compétitifs et coopératifs.

Un nouveau modèle améliore la prise de décision dans des environnements multi-agents dynamiques.

Un aperçu des mesures de risque dans la prise de décision pour des cadres multi-agents.

Un nouvel algorithme améliore l'apprentissage des ordinateurs dans les jeux compétitifs.

La recherche explore la réduction de la traînée dans l'écoulement autour des cylindres avec des méthodes de contrôle actif et de l'apprentissage automatique.

Soft-QMIX combine QMIX et l'entropie maximale pour une meilleure coopération entre agents.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité d'apprentissage dans les systèmes multi-agents grâce à une modélisation du monde innovante.

S'attaquer aux défis de coordination dans l'apprentissage par renforcement multi-agents hors ligne.

WARP-CA propose une approche innovante pour prédire et contrôler les incendies de forêt.

Un nouvel algorithme améliore la prise de décision dans des environnements multi-agents avec une visibilité limitée.

Une nouvelle approche pour améliorer la détection d'intrusions en utilisant le machine learning.

Les drones améliorent la collecte de données sur la qualité de l'air grâce à des méthodes d'apprentissage collaboratif.

Examiner comment les agents apprennent plus vite ensemble malgré les délais de communication.

L'étude montre comment la complexité influence la coopération et les stratégies dans l'apprentissage par renforcement multi-agents.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les agents apprennent des actions des autres en travail d'équipe.

Implémenter l'apprentissage par renforcement multi-agents pour gérer la convection de Rayleigh-Bénard.

Analyser le rôle de l'apprentissage par renforcement dans la transformation de la prise de décision financière.

Une nouvelle approche améliore la façon dont les robots quadrupèdes marchent sur des terrains variés.

Les robots collaboratifs boostent la productivité dans l'industrie grâce à une gestion efficace des machines.

De nouvelles méthodes en apprentissage multi-agent s'attaquent aux défis des agents divers.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la manutention des matériaux en utilisant l'apprentissage par renforcement multi-agent.

MAST améliore l'efficacité dans la formation de plusieurs agents IA grâce à des méthodes sparses.

OffLight utilise une technologie intelligente pour améliorer le trafic dans les grandes villes.

Explorer comment les voitures autonomes peuvent interagir en toute sécurité avec les conducteurs humains.

Découvre des stratégies pour améliorer l'apprentissage dans des environnements complexes avec peu de visibilité.