Zobrazeno 1 - 10
of 61
pro vyhledávání: '"multi-agent environment"'
Publikováno v:
Results in Control and Optimization, Vol 16, Iss , Pp 100471- (2024)
Reinforcement learning has been used extensively to learn the low-level tactical choices during gameplay; however, less effort is invested in the strategic decisions governing the effective engagement of a diverse set of opponents. In this paper, a t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/5128593a46724dd19cdcdf483b08ca6c
Autor:
А. Ахаладзе, O. Лісовиченко
Publikováno v:
Adaptivni Sistemi Avtomatičnogo Upravlinnâ, Vol 2, Iss 41 (2022)
The object of the study is a system of data (message) delivery between agents in a multi-agent environment operating in real-time. The subject of the study is software and architectural mechanisms for guaranteeing data delivery between nodes. The pur
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1cac88c23be041b79420f33cd8eb7f93
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:
SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, Vol 12, Iss 5, Pp 190-198 (2019)
Profit sharing (PS) is well known as a kind of reinforcement learning. In a PS method, a reward is generally distributed with a geometrically decreasing function, and the common ratio of the function is called a discount rate. A large discount rate i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/80c6fc340aa144c1af3f767ddf303fb6
Autor:
Лісовиченко, O.
Publikováno v:
Adaptive systems of automatic control; Vol. 2 No. 41 (2022): Adaptive Systems of Automatic Control; 8-15
Адаптивные системы автоматического управления; Том 2 № 41 (2022): Адаптивні системи автоматичного управління; 8-15
Адаптивні системи автоматичного управління; Том 2 № 41 (2022): Адаптивні системи автоматичного управління; 8-15
Адаптивные системы автоматического управления; Том 2 № 41 (2022): Адаптивні системи автоматичного управління; 8-15
Адаптивні системи автоматичного управління; Том 2 № 41 (2022): Адаптивні системи автоматичного управління; 8-15
The object of the study is a system of data (message) delivery between agents in a multi-agent environment operating in real-time. The subject of the study is software and architectural mechanisms for guaranteeing data delivery between nodes. The pur
Publikováno v:
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 26:556-562
Alpha-Beta pruning is one of the most powerful and fundamental MiniMax search improvements. It was designed for sequential two-player zero-sum perfect information games. In this paper we introduce an Alpha-Beta-like sound pruning method for the more
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Hooshang Eivazy, Mohammad Reza Malek
Publikováno v:
ISPRS International Journal of Geo-Information, Vol 8, Iss 9, p 420 (2019)
Propagating crowdsourcing services via a wireless network can be an appropriate solution to using the potential of crowds in crisis management processes. The present study aimed to deploy crowdsourcing services properly to spatial urgent requests. Co
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/ada4eb9934ea4f52adaa8f44f10f18cd
Autor:
Firment, Roman
Today, it is quite common to see software migrations from an on-premises solution to a cloud solution. The product MANTA Flow Platform also experiences this transformation. As a part of this transformation, the introduction of a new component, the MA
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2186::3981ed8ad7fd5d59a24fddc8ff54130a
http://www.nusl.cz/ntk/nusl-506456
http://www.nusl.cz/ntk/nusl-506456