Informatica - Sistemi multiagente

Un nuovo approccio migliora i sistemi robotici integrando elementi fisici e simulati.

Nuovi algoritmi migliorano il coordinamento degli agenti nei compiti di raccolta e consegna in caso di ritardi.

Un nuovo metodo per migliorare l'apprendimento nei sistemi multi-agente attraverso il riutilizzo selettivo dell'esperienza.

MAGNNETO migliora la gestione del traffico di rete con tecniche avanzate come MARL e GNN.

AI4GCC promuove la collaborazione tra le regioni per combattere il cambiamento climatico in modo efficace.

Introducendo MAG per migliorare il coordinamento nel rinforzo multi-agente.

Un nuovo metodo incoraggia i trasgressori del codice della strada a pagare le multe in tempo.

Esaminando le sfide e le soluzioni dei difetti bizantini nei sistemi distribuiti.

Nuovo framework migliora la collaborazione tra agenti anticipando le azioni in ambienti complessi.

Un nuovo algoritmo migliora la sicurezza dei robot volanti negli spazi aerei condivisi.

Esaminando strategie per difendere i robot dagli attaccanti in ambienti dinamici.

Esplora le dinamiche e le applicazioni del matching stabile in vari settori.

Esplorare strategie per guidare in modo efficace gruppi diversi di agenti.

Un nuovo approccio migliora il pathfinding multi-agente sfruttando le autostrade in ambienti dinamici.

Questo studio mostra come le istruzioni linguistiche migliorano il comportamento dell'IA nei giochi.

Un nuovo framework migliora la comprensione delle interazioni tra esseri umani e conducenti per aumentare la sicurezza dei veicoli autonomi.

Un nuovo approccio che integra l'Ottimizzazione Bayesiana con sistemi multi-agente per migliorare il lavoro di squadra.

Un nuovo metodo protegge la privacy garantendo un consenso preciso tra gli agenti nelle reti.

Questo articolo parla di come la dinamica caotica possa migliorare i modelli di mobilità per i veicoli a guida autonoma.

Un nuovo algoritmo migliora la privacy mentre ottimizza l'allocazione delle risorse nell'ottimizzazione federata.

Uno studio su come ottimizzare le corsie HOT per ridurre la congestione del traffico e migliorare l'efficienza.

Scopri come CMARL può migliorare la gestione dell'inventario per i rivenditori.

Un nuovo metodo aiuta gli agenti a prendere decisioni più sicure in ambienti incerti.

Questo articolo presenta un metodo per migliorare l'esplorazione nei sistemi multi-agente.

Un nuovo approccio migliora la comunicazione e la pianificazione del percorso per sistemi multi-robot in tempo reale.

Questo studio analizza come i gruppi di animali decidono i loro movimenti in base alle opzioni future.

Esplorare come la testardaggine influisce sulle decisioni nel lavoro di squadra tra agenti artificiali.

Questo progetto analizza come addestrare agenti in ambienti complessi per una gestione efficace delle risorse.

Esplorare come gli agenti autonomi possano collaborare efficacemente nonostante abilità diverse.

Esplorando come i robot possano lavorare insieme in condizioni incerte.

Un nuovo metodo migliora il raffinamento della mesh nelle simulazioni utilizzando l'apprendimento rinforzato tramite sciami.

Scopri come i gruppi possono superare gli individui grazie alla collaborazione.

La ricerca sui netturbini mostra approcci efficaci per trovare i trasgressori usando il lavoro di squadra.

Esaminando come la presenza di studenti bianchi influisce sull'accesso degli studenti neri ai corsi avanzati.

Questo lavoro collega la teoria delle reticoli e i sistemi multi-agente per una gestione delle informazioni migliore.

Un nuovo metodo per ottimizzare i compiti dei robot nelle operazioni di magazzino.

Un nuovo metodo semplifica il processo decisionale complesso tra più agenti per diverse applicazioni.

I satelliti adesso apprendono e analizzano i dati in modo autonomo con il machine learning a bordo.

Esplorare come le auto a guida autonoma possano comunicare per migliorare la sicurezza sulle strade.

Scopri come la programmazione migliora le risposte alle minacce alla sicurezza usando gli alberi attacco-difesa.