cs.MA」カテゴリーアーカイブ

Distributed Value Decomposition Networks with Networked Agents

要約 分散トレーニングの問題を、部分的な観察可能性の下で調査します。これにより、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA, I.2.11 | コメントする

Paying to Do Better: Games with Payments between Learning Agents

要約 オークションなどの繰り返しのゲームでは、プレイヤーは通常、学習アルゴリズム … 続きを読む

カテゴリー: 91A05, 91A06, 91A10, 91A20, 91A40, 91A80, cs.AI, cs.GT, cs.MA, econ.TH, I.2 | コメントする

(Ir)rationality in AI: State of the Art, Research Challenges and Open Questions

要約 合理性の概念は、人工知能の分野の中心です。 私たちが人間の推論をシミュレー … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CY, cs.HC, cs.LG, cs.MA | コメントする

SIGMA: Sheaf-Informed Geometric Multi-Agent Pathfinding

要約 Multi-Agent Path Finding(MAPF)問題は、既知の … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.MA, cs.RO | コメントする

Free Agent in Agent-Based Mixture-of-Experts Generative AI Framework

要約 マルチエージェントシステムは一般に、特殊な自律エージェント間でタスクを配布 … 続きを読む

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Assigning Credit with Partial Reward Decoupling in Multi-Agent Proximal Policy Optimization

要約 マルチエージェント近位政策最適化(MAPPO)は最近、挑戦的なマルチエージ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA, cs.RO | コメントする

$TAR^2$: Temporal-Agent Reward Redistribution for Optimal Policy Preservation in Multi-Agent Reinforcement Learning

要約 協力的なマルチエージェント補強学習(MARL)では、グローバルな報酬がまば … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA, cs.RO | コメントする

Near-Optimal Online Learning for Multi-Agent Submodular Coordination: Tight Approximation and Communication Efficiency

要約 複数のエージェントを調整して、予測不可能な環境でサブモードゥル機能を共同で … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.MA, math.OC | コメントする

Scenario-Based Curriculum Generation for Multi-Agent Autonomous Driving

要約 多様で複雑なトレーニングシナリオの自動生成は、多くの複雑な学習タスクにおい … 続きを読む

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DECAF: Learning to be Fair in Multi-agent Resource Allocation

要約 さまざまなリソース割り当ての問題は、これらのリソースよりも好みを評価および … 続きを読む

カテゴリー: cs.CY, cs.LG, cs.MA | DECAF: Learning to be Fair in Multi-agent Resource Allocation はコメントを受け付けていません