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Novos métodos melhoram a tomada de decisão para vários agentes em ambientes incertos.

Uma nova abordagem pra entender a dinâmica do mercado de cripto por meio de técnicas de modelagem avançadas.

Um novo método melhora a avaliação de políticas em sistemas multi-agente descentralizados.

Esse método melhora as decisões de roteamento em redes Dragonfly usando aprendizado de máquina.

Este estudo analisa ajustes de estratégia em cenários multi-agente através de caminhos de satisfação.

Um novo método melhora o trabalho em equipe entre robôs em ambientes complexos.

Descubra como os robôs colaboram pra explorar ambientes desconhecidos de forma eficiente.

A MESA melhora as estratégias de exploração para agentes que trabalham juntos em vários ambientes.

Um novo método melhora a eficiência em sistemas de transporte inteligentes através de aprendizado multi-agente.

Estratégias para melhorar a comunicação entre agentes em redes sem fio de múltiplos saltos.

Explorando métodos recentes e desafios no aprendizado por reforço multi-agente.

Um novo método melhora a gestão de voltagem em redes com fontes de energia renovável.

Este artigo fala sobre um método distribuído para gerenciar o tráfego usando veículos conectados.

O M-RAG melhora a geração de texto através de uma recuperação de informação eficiente.

Pesquisadores misturam jogos de tabuleiro com IA usando técnicas de Aprendizado por Reforço.

Dois algoritmos melhoram a tomada de decisão para agentes em ambientes competitivos e cooperativos.

Um novo modelo melhora a tomada de decisão em ambientes dinâmicos com múltiplos agentes.

Um olhar sobre medidas de risco na tomada de decisão em estruturas de múltiplos agentes.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado de computador em jogos competitivos.

Pesquisas exploram a redução de arrasto em fluxo de cilindro com métodos de controle ativo e aprendizado de máquina.

Soft-QMIX combina QMIX e máxima entropia pra melhorar a cooperação entre os agentes.

Um novo framework melhora a eficiência de aprendizado em sistemas multiagente por meio de modelagem de mundo inovadora.

Abordando desafios de coordenação em aprendizado por reforço offline com múltiplos agentes.

O WARP-CA oferece uma abordagem inovadora para prever e controlar incêndios florestais.

Um novo algoritmo melhora a tomada de decisões em ambientes multiagente com visibilidade limitada.

Uma nova abordagem pra melhorar a detecção de intrusões usando aprendizado de máquina.

Drones melhoram a coleta de dados sobre a qualidade do ar usando métodos de aprendizado colaborativo.

Analisando como os agentes aprendem mais rápido juntos, mesmo com atrasos na comunicação.

O estudo mostra como a complexidade afeta a cooperação e as estratégias no aprendizado por reforço multiagente.

Um novo método melhora a forma como os agentes aprendem com as ações uns dos outros em situações de trabalho em equipe.

Implementando aprendizado por reforço multiagente pra gerenciar a convecção de Rayleigh-Bénard.

Analisando o papel do Aprendizado por Reforço na transformação da tomada de decisão financeira.

Uma abordagem nova melhora como robôs quadrúpedes andam em terrenos variados.

Robôs colaborativos aumentam a produtividade na fabricação com um trabalho de máquina mais eficiente.

Novos métodos em aprendizado multi-agente enfrentam os desafios de agentes diversos.

Um novo método aumenta a eficiência no manuseio de materiais usando aprendizado por reforço com múltiplos agentes.

MAST melhora a eficiência no treinamento de vários agentes de IA por meio de métodos esparsos.

OffLight usa tecnologia inteligente pra melhorar o fluxo de tráfego em cidades movimentadas.

Explorando como os carros autônomos podem interagir com motoristas humanos de forma segura.

Descubra estratégias pra melhorar a aprendizagem em ambientes complexos com pouca visibilidade.