「I.2.11」カテゴリーアーカイブ

Safe Distributed Control of Multi-Robot Systems with Communication Delays

投稿日: 2024年2月15日 作成者: jarxiv

要約 マルチロボット システムの安全な操作は、特に海底マッピングのための水中、ナ … 続きを読む →

カテゴリー: 68M14, 68T07, 68T40, 68W15, cs.RO, I.2.11 | Safe Distributed Control of Multi-Robot Systems with Communication Delays はコメントを受け付けていません

Risk-Sensitive Multi-Agent Reinforcement Learning in Network Aggregative Markov Games

投稿日: 2024年2月9日 作成者: jarxiv

要約 従来のマルチエージェント強化学習 (MARL) は、エージェントのリスク中 … 続きを読む →

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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 →

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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 →

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How much can change in a year? Revisiting Evaluation in Multi-Agent Reinforcement Learning

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 健全な実験基準と厳密さを確立することは、成長する研究分野において重要です。 … 続きを読む →

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Efficiently Quantifying Individual Agent Importance in Cooperative MARL

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 協調的なマルチエージェント強化学習 (MARL) では、個々のエージェント … 続きを読む →

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FLex&Chill: Improving Local Federated Learning Training with Logit Chilling

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニングは、データの異質性、つまりローカル クライアン … 続きを読む →

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Decentralized Multi-Agent Active Search and Tracking when Targets Outnumber Agents

投稿日: 2024年1月11日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェントによるマルチターゲット追跡は、野生動物のパトロール、セキ … 続きを読む →

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A Reinforcement Learning Approach to Sensing Design in Resource-Constrained Wireless Networked Control Systems

投稿日: 2024年1月11日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、動的プロセスを監視し、グローバルな監視と意思決定を実行する基 … 続きを読む →

カテゴリー: 68M18, 68T05, 93C43, cs.LG, cs.RO, cs.SY, eess.SY, I.2.11 | A Reinforcement Learning Approach to Sensing Design in Resource-Constrained Wireless Networked Control Systems はコメントを受け付けていません