Dezentrale Multi-Agenten-ML: Erklärungen, die überzeugen
In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv (Arbeitsschlüssel: 2511.10409v1) wird ein neuer Ansatz vorgestellt, der die Erklärbarkeit von dezentralen Multi-Agenten-Refreinforcement-Learning-Strategien (MARL) verbessert. Während bisherige Methoden sich vorwiegend auf zentralisierte Systeme konzentrierten, adressiert dieser Beitrag die Unsicherheit und Nichtdeterminismus, die in dezentralen Umgebungen auftreten.
