Informatique - Systèmes multi-agents

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

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement des machines tout en protégeant la confidentialité des données.

WorkBench teste la capacité des agents à réaliser des tâches de bureau réalistes avec une méthode d'évaluation unique.

Un aperçu de comment les émotions influencent les divisions politiques et la prise de décision.

Un aperçu de comment les agents gèrent la tromperie et se protègent.

De nouveaux algorithmes s'attaquent aux défis de l'optimisation distribuée avec des agents non fiables.

Une méthode pour que les agents apprennent des stratégies dans les jeux de champ moyen avec un minimum de connaissances préalables.

Utiliser la valeur d'échange pour apprendre à l'IA des comportements sûrs et efficaces des humains.

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

Apprends comment les agents peuvent minimiser les interactions négatives tout en accomplissant des tâches.

Un nouveau schéma de routage améliore les performances des réseaux de drones pour la surveillance et la communication.

Une régulation efficace est essentielle pour renforcer la confiance des utilisateurs dans les systèmes d'IA.

Cette étude examine comment l'apprentissage par renforcement imite le mouvement des bactéries vers des substances chimiques.

Examiner l'impact des parts égales dans le budget participatif.

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

Cette étude présente une nouvelle méthode pour gérer le transport urbain de manière efficace.

Explore les dynamiques de partage d'infos entre les parties dans des situations de prise de décision.

Un modèle de simulation révèle des stratégies efficaces pour des chaînes d'approvisionnement résilientes pendant les pandémies.

Un nouveau système vise à améliorer l'engagement dans les programmes de santé maternelle par des appels mobiles.

Cet article parle des stratégies de communication pour les systèmes cyber-physiques, en se concentrant sur les méthodes de pull et de push.

Explore le rôle des intermédiaires d'information dans la communication de crise.

Cet article examine les méthodes pour créer des véhicules autonomes sûrs.

Les agents prennent des décisions dans un environnement multi-agents en se basant sur des prévisions pour obtenir de meilleurs résultats.

Gridt propose un système unique pour une communication de groupe efficace et la prise de décision.

Examiner comment les boîtes peuvent partager des prévisions pour améliorer les résultats.

Explorer comment les véhicules autonomes peuvent s'intégrer en toute sécurité dans un espace aérien chargé.

Explorer comment les machines peuvent apprendre les unes des autres grâce à l'apprentissage continu distribué.

Un système pour améliorer la représentation culturelle dans l'IA grâce à des dialogues simulés.

Ce papier examine comment les capteurs améliorent les décisions malgré des données incomplètes.

ReAd améliore le travail en équipe des robots en perfeccionnant les mécanismes de planification et de retour d’information.

Une étude révèle des chemins rapides vers des équilibres de Nash efficaces dans des jeux potentiels.

La théorie de la divergence de trafic donne des idées pour gérer la performance des réseaux de manière efficace.

Utiliser des véhicules électriques pour alimenter les stations de base de télécommunication pendant les coupures.

Cette étude explore comment les agents communiquent en imitant des signaux utiles.

L'apprentissage par imitation aide les robots à mieux se déplacer dans des environnements animés.

Une nouvelle méthode améliore la circulation et l'efficacité du carburant aux intersections complexes.

L'IA aide à simplifier la conception des expériences en recherche génétique pour la santé et les maladies.

SwarmRL aide les scientifiques à contrôler des micro-robots pour différentes applications, surtout en médecine.

Une nouvelle approche pour comprendre les fonctions de récompense complexes dans le comportement de l'IA.

Une nouvelle méthode améliore la collaboration des robots dans l'exploration de labyrinthes.