Artigos mais recentes para Sistemas Multiagente

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

Estudo revela caminhos rápidos para equilíbrios de Nash eficientes em jogos potenciais.

Este estudo investiga como os agentes se comunicam através da imitação de sinais úteis.

LAGMA melhora a cooperação entre múltiplos agentes e a eficiência do aprendizado através de uma orientação de objetivos.

Um novo método para os agentes otimizarem o desempenho enquanto garantem que as restrições sejam cumpridas.

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

Explorando o papel da computação quântica em melhorar a eficiência do aprendizado multiagente.

Os agentes aprendem a jogar Pommerman de forma estratégica através de um método de treinamento estruturado.

LawLuo junta vários agentes pra melhorar a experiência de consulta jurídica.

Analisando como os agentes conseguem chegar a um consenso mesmo com a comunicação atrapalhada.

Novos algoritmos de aprendizado melhoram as interações dos agentes em ambientes compartilhados.

Esse artigo analisa a comunicação e o feedback em cenários de tomada de decisão.

A pesquisa revela configurações avançadas para observar o crescimento da linguagem entre agentes artificiais.

Uma olhada aprofundada nas implicações de críticos centralizados em MARL.

Uma visão geral dos métodos CTDE em aprendizado por reforço multiagente.

Explorando vulnerabilidades de sistemas multiagente cooperativos a ataques de backdoor.

O algoritmo OpenRC ajuda os agentes a concordarem com as médias mesmo com mudanças na rede.

Analisando o impacto da qualidade dos dados na pesquisa de aprendizado por reforço multiagente offline.

Os agentes conseguem coordenar direitinho usando informações locais.

Um olhar sobre como os agentes interagem ao longo do tempo em jogos dinâmicos.

Um novo framework melhora a tomada de decisão em ambientes multi-agente incertos usando tecnologia VAE.

Designs de gráficos inovadores melhoram a comunicação e a resiliência dos robôs.

Uma exploração de estratégias em jogos diferenciais e suas aplicações no mundo real.

MARC melhora a colaboração entre agentes em ambientes complexos pra resultados de aprendizado melhores.