Zobrazeno 1 - 10
of 741
pro vyhledávání: '"Agent learning"'
Autor:
Hadar Szostak, Kobi Cohen
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 130444-130459 (2024)
We consider a decentralized formulation of the active hypothesis testing (AHT) problem, where multiple agents gather noisy observations from the environment with the purpose of identifying the correct hypothesis. At each time step, agents have the op
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/76aab702ac594c4aa50e29d07d1b7374
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 94610-94631 (2024)
Multi-agent learning has made significant strides in recent years. Benefiting from deep learning, multi-agent deep reinforcement learning (MADRL) has transcended traditional limitations seen in tabular tasks, arousing tremendous research interest. Ho
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b3e4c5b27ffd4198a216a0afd48e8d09
Autor:
Sungwook Kim
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 72884-72894 (2023)
For the past few years, mmWave based user-centric cell-free (UCCF) networks have gained phenomenal attentions in the wireless industry. In the UCCF network system, a number of smart devices in a geographical area are served simultaneously by multiple
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/6143434805544c8eae6fd1fe4fd499ea
Publikováno v:
Naučno-tehničeskij Vestnik Informacionnyh Tehnologij, Mehaniki i Optiki, Vol 22, Iss 6, Pp 1178-1186 (2022)
A regular condition, typical for packet routing, for the problem of cargo transportation, and for the problem of flow control, is the variability of the graph. Reinforcement learning based adaptive routing algorithms are designed to solve the routing
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/3f9222e31d4642d9b2401398b9c1afad
Autor:
Konstantin E. Rybkin, Andrey A. Filchenkov, Artur A. Azarov, Alexey S. Zabashta, Anatoly A. Shalyto
Publikováno v:
Naučno-tehničeskij Vestnik Informacionnyh Tehnologij, Mehaniki i Optiki, Vol 22, Iss 6, Pp 1187-1196 (2022)
We focus on the problem of routing a conveyor belts system based on a multi-agent approach. Most of these airport baggage belt conveyor systems use routing algorithms based on manual simulation of conveyor behavior. This approach does not scale well,
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7e98edf48d9f48beb3ce7b29f9d3bf70
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
TeMA: Journal of Land Use, Mobility and Environment, Vol 15, Iss 2, Pp 193-207 (2022)
Increasing population and desire for urbanization increase housing demand in urban areas and ultimately induce growth and development of residential land-uses that result in urban sprawl. This paper simulates these sprawls of residential land-use in
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/92c8f2d01e0d46da8e73a993b65798ad
Publikováno v:
Frontiers in Artificial Intelligence, Vol 6 (2023)
Intuitively, experience playing against one mixture of opponents in a given domain should be relevant for a different mixture in the same domain. If the mixture changes, ideally we would not have to train from scratch, but rather could transfer what
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/71d63efe5d0641cfb9c2dbc1e7b9cfb9