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Cette étude examine les attributions d'agents et la minimisation des coûts sociaux dans l'utilisation des installations.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des stratégies pour les agents dans des systèmes multi-agents.

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Une nouvelle approche pour les joueurs dans des jeux partiellement observables à état continu en utilisant des stratégies en temps réel.

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Une étude sur les bandits de duel non stationnaires et leurs dynamiques d'apprentissage.

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Cette étude se concentre sur la façon dont les robots peuvent planifier malgré le fait qu'ils fassent des erreurs.

ReZero améliore la vitesse de prise de décision dans les algorithmes MCTS tout en gardant la qualité de performance.

Explorer l'importance des automates déterministes historiques et leurs applications dans les processus de vérification.

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

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

La recherche s'attaque au calcul du score SHAP tout en relâchant les hypothèses d'indépendance des caractéristiques.

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Examinons comment la coopération et la défection évoluent dans des communautés interconnectées.

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Introduction de la théorie des jeux à taille variable pour analyser les dynamiques de groupe et les interactions.

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De nouvelles approches améliorent les méthodes de prise de décision, réduisant la dépendance à la connaissance antérieure et améliorant l'exploration.

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Cet article examine le rôle de l'intégrale de Pettis dans les modèles économiques.

Ce papier présente le Bayesian-CFR, qui améliore la prise de décision dans des jeux complexes avec des infos incomplètes.