「cs.MA」カテゴリーアーカイブ

Graph Attention-based Reinforcement Learning for Trajectory Design and Resource Assignment in Multi-UAV Assisted Communication

投稿日: 2024年2月1日 作成者: jarxiv

要約 複数の無人航空機 (UAV) 支援のダウンリンク通信では、UAV 基地局 … 続きを読む →

カテゴリー: 68M11, cs.IT, cs.LG, cs.MA, I.2.11, math.IT | Graph Attention-based Reinforcement Learning for Trajectory Design and Resource Assignment in Multi-UAV Assisted Communication はコメントを受け付けていません

Traffic Flow Optimisation for Lifelong Multi-Agent Path Finding

投稿日: 2024年2月1日 作成者: jarxiv

要約 Multi-Agent Path Finding (MAPF) は、共有マ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.MA, cs.RO | Traffic Flow Optimisation for Lifelong Multi-Agent Path Finding はコメントを受け付けていません

Exact and Approximate Heterogeneous Bayesian Decentralized Data Fusion

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアンのピアツーピア分散データ融合では、自律エージェントによってローカ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.MA, cs.RO, cs.SY, eess.SP, eess.SY | Exact and Approximate Heterogeneous Bayesian Decentralized Data Fusion はコメントを受け付けていません

Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multi-agent scenarios

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェント システムにおける介入の評価（たとえば、いつ人間が自動運 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.MA, stat.ME, stat.ML | Estimating counterfactual treatment outcomes over time in complex multi-agent scenarios はコメントを受け付けていません

Scalable Mechanism Design for Multi-Agent Path Finding

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェント経路探索 (MAPF) には、複数のエージェントが共有エ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.MA | Scalable Mechanism Design for Multi-Agent Path Finding はコメントを受け付けていません

Effective Communication with Dynamic Feature Compression

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 産業システムのリモート無線制御は、5G 以降のシステムの主要な使用例の 1 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.IT, cs.LG, cs.MA, math.IT, math.OC | Effective Communication with Dynamic Feature Compression はコメントを受け付けていません

Formal Contracts Mitigate Social Dilemmas in Multi-Agent RL

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェント強化学習 (MARL) は、共通の環境で独立して動作する … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.GT, cs.MA, econ.TH | Formal Contracts Mitigate Social Dilemmas in Multi-Agent RL はコメントを受け付けていません

Learning to Manipulate under Limited Information

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 社会的選択理論の古典的な結果によれば、合理的な優先投票方法は、個人に不誠実 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T07, 91B10, 91B12, 91B14, cs.AI, cs.GT, cs.LG, cs.MA, econ.TH, I.2.11 | Learning to Manipulate under Limited Information はコメントを受け付けていません

Multi-Agent Coordination for a Partially Observable and Dynamic Robot Soccer Environment with Limited Communication

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 ロボカップは、AI とロボット工学の研究を進めるための国際テストベッドを表 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.MA, cs.RO, I.2.11 | Multi-Agent Coordination for a Partially Observable and Dynamic Robot Soccer Environment with Limited Communication はコメントを受け付けていません

Distributed Simultaneous Localisation and Auto-Calibration using Gaussian Belief Propagation

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 我々は、マルチロボットセットアップの位置特定と外部キャリブレーションを同時 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.MA, cs.RO | Distributed Simultaneous Localisation and Auto-Calibration using Gaussian Belief Propagation はコメントを受け付けていません