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Strategie per migliorare la comunicazione tra agenti nelle reti wireless multi-hop.

Uno studio rivela percorsi rapidi verso equilibri di Nash efficienti nei giochi potenziali.

Questo studio esplora come gli agenti comunicano imitandosi in segnali utili.

LAGMA migliora la cooperazione tra più agenti e l'efficienza dell'apprendimento tramite la guida agli obiettivi.

Un nuovo metodo per gli agenti per ottimizzare le prestazioni mentre si assicurano che i vincoli siano rispettati.

Un nuovo algoritmo migliora l'apprendimento dei computer nei giochi competitivi.

Esplorare il ruolo del calcolo quantistico nel migliorare l'efficienza dell'apprendimento multi-agente.

Gli agenti imparano a giocare strategicamente a Pommerman tramite un approccio di allenamento strutturato.

LawLuo combina più agenti per un'esperienza di consulenza legale migliorata.

Esaminare come gli agenti raggiungono un consenso nonostante la comunicazione interrotta.

Nuovi algoritmi di apprendimento migliorano le interazioni degli agenti in ambienti condivisi.

Questo articolo esplora la comunicazione e il feedback nei contesti decisionali.

La ricerca svela impostazioni avanzate per osservare la crescita del linguaggio tra agenti artificiali.

Uno sguardo approfondito alle implicazioni dei critici centralizzati nel MARL.

Una panoramica dei metodi CTDE nel rinforzo multi-agente.

Esplorare le vulnerabilità dei sistemi multi-agente cooperativi agli attacchi backdoor.

L'algoritmo OpenRC aiuta gli agenti ad accordarsi sui medi nonostante i cambiamenti nella rete.

Esaminare l'impatto della qualità dei dati sulla ricerca nel reinforcement learning multi-agente offline.

Gli agenti possono coordinarsi bene usando informazioni locali.

Uno sguardo a come gli agenti interagiscono nel tempo nei giochi dinamici.

Un nuovo framework migliora il processo decisionale in ambienti multi-agente incerti utilizzando la tecnologia VAE.

Design grafici innovativi migliorano la comunicazione e la resilienza dei robot.

Un'esplorazione delle strategie nei giochi differenziali e le loro applicazioni nel mondo reale.

MARC migliora la collaborazione tra gli agenti in ambienti complessi per risultati di apprendimento migliori.