93A16」カテゴリーアーカイブ

A Potential Game Perspective in Federated Learning

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、分散クライアント間で機械学習モ … 続きを読む

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Local Non-Cooperative Games with Principled Player Selection for Scalable Motion Planning

要約 ゲーム理論的モーション プランナーは、対話型マルチエージェント ロボット … 続きを読む

カテゴリー: 91A10, 91A80, 93A16, cs.MA, cs.RO, J.2 | Local Non-Cooperative Games with Principled Player Selection for Scalable Motion Planning はコメントを受け付けていません

Replication of Multi-agent Reinforcement Learning for the ‘Hide and Seek’ Problem

要約 強化学習は、報酬関数とハイパーパラメーターに基づいてポリシーを生成します。 … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 68T07, 68T42, 93A16, cs.AI, cs.LG, cs.MA, cs.RO, I.2.11 | Replication of Multi-agent Reinforcement Learning for the ‘Hide and Seek’ Problem はコメントを受け付けていません

Human-robot Matching and Routing for Multi-robot Tour Guiding under Time Uncertainty

要約 この研究は、博物館などの不確実性のある部分的に既知の環境におけるマルチロボ … 続きを読む

カテゴリー: 93A16, cs.MA, cs.RO | Human-robot Matching and Routing for Multi-robot Tour Guiding under Time Uncertainty はコメントを受け付けていません

Loss of Distributed Coverage Using Lazy Agents Operating Under Discrete, Local, Event-Triggered Communication

要約 分散型ロボットとセンサーを使用した空間領域の継続的な監視は、マルチエージェ … 続きを読む

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