Informatique - Systèmes multi-agents

Cet article parle d'un nouvel algorithme pour une coopération efficace entre plusieurs agents.

Un aperçu des interactions des agents dans des environnements concurrents.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans des systèmes distribués avec une communication limitée.

Examiner comment la communauté influence le changement linguistique au fil du temps.

Un nouvel algorithme améliore l'attribution de tâches multi-robots dans des défis en temps réel.

Comprendre la responsabilité dans le trafic avec les machines est super important pour la sécurité.

Explorer de nouvelles méthodes pour concevoir des logiciels de contrôle dans des essaims de robots.

Explorer comment des traits uniques dans les robots en essaim peuvent améliorer le comportement du groupe.

Les systèmes multi-robots améliorent l'efficacité et la fiabilité dans différents domaines.

Un aperçu de la façon dont les villes intelligentes gèrent les ressources tout en respectant des limites strictes.

Les agents génératifs améliorent la capacité de l'IA à gérer des tâches complexes grâce à une pensée à double processus.

Étude sur l'amélioration des stratégies des agents grâce à des récompenses non-markoviennes dans des environnements compétitifs.

L'apprentissage fédéré améliore l'entraînement des modèles tout en gardant les données des utilisateurs privées.

Cette étude examine la synchronisation dans des réseaux avec des connexions qui changent au fil du temps.

Combiner des méthodes bayésiennes avec des modèles différentiables peut améliorer la modélisation basée sur les agents.

Apprends comment les vendeurs peuvent améliorer les résultats des enchères avec des infos de soutien.

Limiter les interactions entre les agents améliore la prise de décision dans les systèmes distribués.

Une étude sur l'amélioration du travail d'équipe dans les systèmes basés sur des agents en utilisant des réseaux bayésiens.

Explorer l'apprentissage préservant la vie privée tout en s'attaquant aux problèmes de communication dans l'apprentissage par renforcement fédéré.

Cet article parle de la conception de systèmes pour améliorer la prise de décision dans des environnements multi-agents.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la simulation de marché en calibrant les comportements des agents.

Un nouveau cadre pour une collaboration efficace entre des modèles de langage intelligents.

Un regard sur comment la race et la classe influencent l'accès à l'éducation.

Un regard sur comment les principaux et les agents peuvent bosser ensemble efficacement.

Explorer comment les agents peuvent améliorer la prise de décision grâce à la collaboration.

Une méthode utilisant des données historiques pour le développement de stratégies de basket en temps réel.

Une approche collaborative améliore la navigation des robots volants dans des vents turbulents.

Un nouveau cadre s'attaque aux défis des agents byzantins dans l'optimisation distribuée.

Examiner comment les marchés de l'information peuvent influencer les méthodes de vote traditionnelles.

Comment le contenu en ligne influence la formation des opinions et les divisions sociétales.

Un nouveau cadre de raisonnement améliore la coopération dans l'apprentissage multi-agent.

Une nouvelle méthode simplifie le partage de données pour un apprentissage distribué efficace.

Une nouvelle méthode améliore la sécurité des véhicules connectés et automatisés face aux menaces potentielles.

Explorer de nouvelles méthodes pour une défense périphérique efficace en utilisant la technologie et l'apprentissage décentralisé.

Ce papier présente une méthode pour améliorer la prise de décision des voitures autonomes dans un trafic mixte.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement et la planification pour les agents dans des environnements complexes.

Un nouveau modèle d'IA améliore la collaboration et la prise de décision dans le gaming et au-delà.

Le défi Flatland 3 vise à améliorer la planification des trains et la gestion du trafic.

Un nouveau cadre pour gérer des équipes de robots de manière sûre et efficace.

Un système multi-robots améliore la surveillance d'une zone en combinant les forces des robots volants et terrestres.