「I.2.11」カテゴリーアーカイブ

Optimal Task Assignment and Path Planning using Conflict-Based Search with Precedence and Temporal Constraints

投稿日: 2024年4月12日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェント パス検索 (MAPF) 問題には、一連のエージェントの … 続きを読む →

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Federated Multi-Agent Mapping for Planetary Exploration

投稿日: 2024年4月4日 作成者: jarxiv

要約 マルチエージェントによるロボット探査において、動的環境から生成される膨大で … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, cs.MA, cs.RO, I.2.11 | Federated Multi-Agent Mapping for Planetary Exploration はコメントを受け付けていません

FedFMS: Exploring Federated Foundation Models for Medical Image Segmentation

投稿日: 2024年3月11日 作成者: jarxiv

要約 医療画像のセグメンテーションは臨床診断にとって重要です。 Segmenta … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.DC, eess.IV, I.2.11 | FedFMS: Exploring Federated Foundation Models for Medical Image Segmentation はコメントを受け付けていません

SPEAR:Exact Gradient Inversion of Batches in Federated Learning

投稿日: 2024年3月7日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニングは、複数のクライアントがローカル データの勾配 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.DC, cs.LG, I.2.11 | SPEAR:Exact Gradient Inversion of Batches in Federated Learning はコメントを受け付けていません

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 →

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

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 →

カテゴリー: A.0, cs.AI, I.2.0, I.2.11 | How much can change in a year? Revisiting Evaluation in Multi-Agent Reinforcement Learning はコメントを受け付けていません