Effizientes Koordinationslernen für komplexe Bewegungssteuerung durch subäquivariante Verstärkungslerntechnik

Durch den Einsatz von Prinzipien der Subäquivarianz in Graphnetzwerken kann die Koordination der Bewegungen von Agenten in komplexen Umgebungen deutlich verbessert werden, was zu einer höheren Lerneffizienz und Generalisierungsfähigkeit führt.