Informatica - Sistemi multiagente

Garantire un comportamento etico e trasparenza negli agenti intelligenti è fondamentale per la fiducia.

Scopri come CBS-TA-PTC migliora l'assegnazione dei compiti e la ricerca dei percorsi.

Introducendo l'Adaptive Safe Reinforcement Learning per migliorare la sicurezza nei sistemi robotici.

La ricerca studia come modelli semplici mostrano comportamenti complessi e agenzia.

Un metodo per gli agenti di ottimizzare le soluzioni senza coordinamento centrale.

Questo studio esplora come i risultati del voto pubblico influenzano il comportamento degli elettori nelle elezioni.

Uno studio su come i LLM creano connessioni nelle reti sociali e professionali.

Un nuovo algoritmo unisce BQL e CFR per un apprendimento migliore in ambienti dinamici.

Studio di come gli agenti raggiungono un accordo con comunicazione limitata.

Uno studio mostra che la vaccinazione può ridurre la diffusione del COVID-19 nelle piccole comunità.

AgA offre un modo per allineare obiettivi personali e collettivi nella cooperazione a motivazioni miste.

Questo studio analizza come i modelli basati su agenti possono migliorare le risposte della sanità pubblica alle pandemie.

Un nuovo modello aiuta a migliorare l'allocazione delle risorse per la salute pubblica attraverso l'elaborazione del linguaggio.

Capire come le macchine gestiscono i compiti per gli esseri umani attraverso allineamento e capacità.

Nuovi metodi migliorano come gli agenti imparano a cooperare e comunicare in modo efficace.

Gli agenti linguistici usano modelli grafici per migliorare le abilità di problem-solving e collaborazione.

Un nuovo metodo migliora le strategie di esplorazione per gli agenti in compiti complessi.

Un nuovo algoritmo di apprendimento per agenti in scenari multi-giocatore con vincoli.

Un nuovo modello per analizzare come i pregiudizi influenzano le opinioni nei social network.

Un nuovo metodo aiuta i decisori globali a gestire molti agenti locali in modo efficace.

Questo documento esplora come il MARL possa migliorare la comprensione delle aste complesse.

Usare modelli multipli per migliorare il processo decisionale in situazioni complesse come le pandemie.

Un modello per controllare la diffusione delle malattie attraverso portatori asintomatici nei social network.

I ricercatori migliorano le operazioni dei droni per una ricerca e salvataggi più efficaci.

Nuovo metodo migliora la velocità di apprendimento e la collaborazione in contesti multi-agente.

Un nuovo modello analizza l'impatto della discriminazione sulla povertà e sull'ineguaglianza di ricchezza.

Lo studio esamina la comunicazione e l'insegnamento nei sistemi agenti sotto diversi modelli di governance.

Esplorare metodi per condividere informazioni in modo sicuro durante le discussioni di gruppo.

MO-COHDA trasforma i sistemi energetici con un'ottimizzazione distribuita efficiente.

Esplorando la dinamica del lavoro di squadra tra umani e IA nei compiti di ottimizzazione.

Esaminando il comportamento degli utenti per migliorare l'efficienza delle stazioni di ricarica per EV.

Una nuova strategia di comunicazione per sistemi multi-agente migliora l'efficienza e l'adattabilità.

Questo pezzo parla dell'importanza della fiducia nei contesti personali e sociali.

Un nuovo modo di capire le dinamiche del mercato crypto attraverso tecniche di modellazione avanzate.

Esplorare come il deep learning ci aiuta a studiare l'emergere del linguaggio.

Una nuova logica migliora lo studio delle interazioni tra agenti nei sistemi complessi.

Esaminando le strategie di prezzo per servizi di ride-pooling efficaci e il loro impatto.

Questo documento esplora come il decodificare semanticamente migliori il lavoro di squadra dell'IA e i risultati.

Introducendo un framework per la collaborazione tra AI e agenti i cui obiettivi non sono chiari.

Ottimizzare il comportamento degli agenti tramite norme e sanzioni in sistemi complessi.