Inloggen
inzicht - 다중 에이전트 최적화
지연 적응형 다중 에이전트 확률적 근사 알고리즘 (DASA)
다중 에이전트가 비동기적이고 시변적인 지연이 있는 환경에서도 효율적으로 공통의 확률적 근사 문제를 해결할 수 있는 DASA 알고리즘을 제안하고 분석하였다. DASA는 평균 지연에만 의존하는 수렴 속도를 가지며, 동시에 마르코프 샘플링 하에서 에이전트 수에 선형적으로 비례하는 수렴 속도 향상을 달성한다.
다중 에이전트 최적 커버리지 문제를 위한 서브모듈러성, 곡률 및 탐욕 알고리즘을 활용한 성능 보장 솔루션
본 연구에서는 다중 에이전트 최적 커버리지 문제를 해결하기 위해 탐욕 알고리즘을 활용하고, 서브모듈러성과 다양한 곡률 측도를 이용하여 탐욕 솔루션의 성능 보장 경계를 제공한다.
다중 에이전트 최적 커버리지 문제를 위한 서브모듈러성, 곡률 및 탐욕 알고리즘을 활용한 성능 보장 솔루션
본 논문은 다중 에이전트 최적 커버리지 문제를 해결하기 위해 서브모듈러성, 곡률 및 탐욕 알고리즘을 활용한 성능 보장 솔루션을 제안한다. 이를 통해 효율적이고 성능이 보장되는 커버리지 솔루션을 얻을 수 있다.
다중 에이전트 최적 커버리지 문제를 위한 서브모듈러성, 곡률 및 탐욕 알고리즘을 활용한 성능 보장 솔루션
다중 에이전트 최적 커버리지 문제에서 탐욕 알고리즘을 활용하여 효율적으로 실행 가능한 솔루션을 얻을 수 있으며, 서브모듈러성과 다양한 곡률 측정치를 활용하여 이 솔루션의 성능 보장을 제공할 수 있다.
협력적 다중 에이전트 그래프 밴딧: UCB 알고리즘 및 후회 분석
본 논문에서는 N명의 협력적 에이전트가 연결된 그래프 G에서 이동하며 노드별 확률 분포에서 보상을 받는 다중 에이전트 그래프 밴딧 문제를 다룹니다. 에이전트들의 보상은 노드 선택 횟수에 따라 가중치가 적용되며, 저자들은 UCB 기반 학습 알고리즘 Multi-G-UCB를 제안하고 이의 후회 한계를 O(γN log(T)[√KT + DK])로 증명합니다.
Producten
© 2024 by Linnk AI