Agenten lernen Vertrauen: Bayesianische Anpassung an wechselnde Vorschläge
Autonome Systeme, die in sequentiellen Entscheidungsprozessen arbeiten, können von externen Handlungsvorschlägen profitieren, deren Zuverlässigkeit jedoch stark variieren kann. Traditionelle Ansätze gehen davon aus, dass die Qualität der Vorschläge konstant und bekannt ist – ein Modell, das in der Praxis oft nicht zutrifft.
