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näkemys - Multi-Agenten-Systeme Verstärkungslernen
Automatisch angepasster Belohnungsaustausch für die Förderung von Kooperation in Multi-Agenten-Systemen
MEDIATE ermöglicht eine automatische und dezentrale Ableitung von Belohnungstokens, die durch einen Konsensmechanismus koordiniert werden, um die Kooperation zwischen selbstinteressierten Agenten in sozialen Dilemmata zu verbessern.
Selbstorganisierende hierarchische Multi-Agenten-Verstärkungslernen mit erweiterungsfähigem Kooperationsgraph
Das vorgeschlagene Hierarchical Cooperation Graph Learning (HCGL)-Modell löst allgemeine Multi-Agenten-Probleme, indem es eine dynamische Graphstruktur namens Extensible Cooperation Graph (ECG) verwendet, um die selbstorganisierenden und hierarchischen Kooperationsverhalten der Agenten zu erreichen.
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