Informatica - Sistemi multiagente

Un nuovo approccio migliora l'esecuzione di più ordini di trading in modo efficiente.

MARBLER aiuta i ricercatori a testare il lavoro di squadra tra robot in situazioni reali.

Un nuovo ambiente basato su testo aiuta le macchine a imparare compiti del mondo reale usando script.

Un nuovo modello migliora le previsioni per sistemi con più agenti che interagiscono.

I minatori aumentano i guadagni grazie a collegamenti strategici e minore latenza.

Uno sguardo all'analisi della sicurezza nei sistemi distribuiti usando rendezvous non bloccanti.

Un'esplorazione di come le credenze e i valori influenzino le decisioni.

Un framework per ragionare sulla conoscenza con profondità limitata.

Quest'articolo parla di come usare sistemi fiscali per influenzare il comportamento degli agenti nei sistemi multi-agente.

Esplora i vari tipi e le implicazioni della responsabilità in diversi settori.

Esplora come i MAID migliorano la comprensione delle interazioni tra agenti nelle decisioni.

Uno sguardo a come i gruppi e la conoscenza interagiscono in base a caratteristiche comuni.

Questo documento esplora come cambiano opinioni e connessioni nei social network.

Uno sguardo su come garantire una rappresentanza equa nelle elezioni.

Una guida per prendere decisioni efficaci attraverso l'aggregazione di consigli esperti.

Gli impegni comuni e la reputazione sono fondamentali per la cooperazione sociale.

Questo studio esplora come la cooperazione emerga nei giochi ripetuti attraverso l'inferenza attiva.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza nella pianificazione del movimento dei robot e nella rilevazione delle collisioni.

Scopri come IMP-MARL migliora la gestione delle infrastrutture attraverso l'apprendimento collaborativo.

Esaminare come la condivisione delle informazioni influisce sulle decisioni nei sistemi multi-agente.

Il Meta-Valore Learning migliora la cooperazione tra gli agenti in ambienti competitivi e collaborativi.

Esplorare come la congestione influisce sugli sciami di robot e sulle strategie decisionali.

Uno sguardo alle dinamiche dell'assicurazione specializzata e ai suoi protagonisti principali.

La ricerca mette in evidenza come i robot devono comunicare per avere successo in compiti complessi.

Esplorando come diverse IA plasmano la cooperazione nella società.

Esaminare la necessità di una verifica efficace in sistemi multi-agente complessi.

OMIGA migliora l'apprendimento multi-agente offline integrando strategie di apprendimento globali e locali.

Esaminando la scelta dei sensori per garantire un monitoraggio del comportamento efficace, rispettando la privacy.

Un nuovo metodo migliora l'equità nel bilancio partecipativo promuovendo il dialogo tra gli elettori.

Un nuovo approccio per migliorare l'accuratezza e la privacy nel trading di dati privati.

Questo documento introduce l'anticipazione della responsabilità per migliorare il processo decisionale nelle interazioni tra più agenti.

La ricerca sull'AI si concentra sul migliorare la comunicazione simile a quella umana negli agenti artificiali.

MetaGPT migliora la collaborazione tra gli agenti per risolvere i compiti in modo più efficace.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento sicuro tra agenti robotici affrontando i rischi della condivisione delle esperienze.

Un nuovo metodo migliora la sicurezza dell'apprendimento federato contro gli attacchi di avvelenamento dei dati.

Scopri i progressi nel Q-learning decentralizzato per sistemi multi-agente.

Investigando come i mercati possono raggiungere l'equilibrio con azioni asincrone.

Uno sguardo a come funziona l'estrazione di valore su più blockchain.

GraphCC migliora il controllo della congestione grazie all'ottimizzazione in tempo reale e alle tecniche di machine learning.

Le simulazioni aiutano a capire come si diffondono le malattie e migliorare le risposte della salute pubblica.