Suche nach Deep Reinforcement Learning

MO‑MIX: KI‑gestützte Mehrziel‑Mehragenten‑Entscheidungen revolutionieren

Deep Reinforcement Learning hat in den letzten Jahren komplexe Entscheidungsaufgaben erfolgreich gelöst. In vielen realen Szenarien stehen…

arXiv – cs.AI 03.03.2026 05:00

Forschung

THEMES: Revolutionäres Lernframework für sich wandelnde pädagogische Strategien

In den letzten Jahren haben sich Reinforcement Learning (RL) und Deep Reinforcement Learning (DRL) rasant weiterentwickelt und wurden erfol…

arXiv – cs.LG 25.02.2026 05:00

Forschung

PINN-basierte RL beschleunigt Energieoptimierung in Smart Grids um 50 % Die Steuerung des Energieverbrauchs in modernen Stromnetzen ist wegen der engen Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Komponenten ein komplexes Problem. Reinforcement Learning (RL) wurde bereits als Ansatz zur Lösung von Optimal Power Flow (OPF)-Aufgaben vorgeschlagen, doch die Notwendigkeit, wiederholt mit einer Umgebung zu interagieren, erfordert oft aufwändige Simulationsmodelle, die die Trainingszeit stark verlängern und

arXiv – cs.LG 24.02.2026 05:00

Forschung

VariBASeD: Bayessche Adaptive Monte-Carlo-Planung für Reinforcement Learning

Ein neuer Ansatz namens VariBASeD kombiniert variationales Lernen, sequentielles Monte-Carlo-Planen und Meta‑Reinforcement‑Learning, um Bay…

arXiv – cs.LG 24.02.2026 05:00

Forschung

Optimale Mehrdebris-Missionen in LEO: RL mit Co-Elliptischen Transfers & Betankung

In der aktiven Beseitigung von Weltraummüll in der niedrigen Erdumlaufbahn (LEO) stellt die Koordination mehrerer Ziele eine enorme logisti…

arXiv – cs.LG 23.02.2026 05:00

Forschung

AstRL: KI-gestützte Synthese von Analog- und Mixed-Signal-Schaltungen

Analog- und Mixed-Signal‑ICs bilden das Herz moderner Rechen- und Kommunikationssysteme. Trotz steigender Designkomplexität hat die Automat…

arXiv – cs.AI 16.02.2026 05:00

Forschung

Neuro-symbolische Aktionsmaskierung verbessert Deep RL Effizienz

The following text is a short introduction to the topic of the "Kleinste gemeinsame Vielfache" (LCM). The text is written in German and is…

arXiv – cs.AI 12.02.2026 05:00

Forschung

StagePilot: KI-Agent simuliert Cybergrooming – neue Lernhilfe gegen Online‑Bedrohungen

Cybergrooming stellt eine wachsende Gefahr für Jugendliche dar und erfordert daher gezielte Präventionsmaßnahmen. In dieser Studie wird Sta…

arXiv – cs.LG 06.02.2026 05:00

Forschung

CADENT: Gated Hybrid Distillation erhöht Sample‑Effizienz im RL um bis zu 60 %

Die hohe Sample‑Komplexität von Deep Reinforcement Learning (RL) bleibt ein zentrales Hindernis für die praktische Anwendung. Transferlerne…

arXiv – cs.LG 04.02.2026 05:00

Forschung

Deep Reinforcement Learning stabilisiert hypersonische Inlet-Unstarts bei Mach 5

Ein neues Verfahren nutzt Deep‑Reinforcement‑Learning (DRL), um das gefährliche Unstart‑Phänomen in hypersonischen Ansaugungen zu kontrolli…

arXiv – cs.LG 04.02.2026 05:00

Forschung

DRL mit Representation Learning optimiert Wasserstoff-Multi-Energiesysteme

Wasserstoffbasierte Multi‑Energiesysteme (HMES) gelten als vielversprechende, kohlenstoffarme Lösung, die Strom, Wärme und Kühlung miteinan…

arXiv – cs.LG 03.02.2026 05:00

Forschung

Intelli-Planner: KI-gestützte Stadtplanung mit LLMs und Reinforcement Learning

Eine effektive Stadtplanung ist entscheidend für die Lebensqualität der Bürger und die Stabilität der Gesellschaft. Traditionell stützt sic…

arXiv – cs.AI 30.01.2026 05:00

Forschung

Verteiltes MARL ohne zentrale Kontrolle: Methode übertrifft CTDE in StarCraftII

In einem neuen Beitrag auf arXiv wird ein völlig verteiltes Framework für Multi-Agent Reinforcement Learning vorgestellt, das die bisher do…

arXiv – cs.LG 27.01.2026 05:00

Forschung

Deep RL optimiert Fahrzeugrouten mit begrenzter Zeit

Ein neues Verfahren aus dem Bereich des Deep Reinforcement Learning verspricht, die Effizienz von Fahrzeugrouten deutlich zu steigern. Dabe…

arXiv – cs.AI 22.01.2026 05:00

Forschung

Deep Reinforcement Learning optimiert Power Allocation in NOMA-Downlinks In den letzten Jahren hat sich das Non‑Orthogonal Multiple Access (NOMA) als vielversprechende Technologie für die gemeinsame Nutzung von Netzwerkressourcen etabliert. Durch die Kombination von Power‑Multiplexing können mehrere Nutzer gleichzeitig auf das Netzwerk zugreifen, was besonders im Zeitalter des Internet of Things (IoT) von großer Bedeutung ist. Trotz dieser Vorteile gibt es noch offene Fragen, insbesondere bei der

arXiv – cs.AI 21.01.2026 05:00

Forschung

Deep RL Hyperheuristik übertrifft klassische Heuristiken bei Job-Shop-Planung

Ein neues Forschungsprojekt aus dem arXiv-Repository präsentiert ein innovatives, policy‑basiertes Deep‑Reinforcement‑Learning‑Framework, d…

arXiv – cs.AI 19.01.2026 05:00

Forschung

KI‑Modell steuert Deep RL für Ressourcenallokation in NTN

Ein neues Forschungsprojekt zeigt, wie ein großes KI-Modell (LAM) Deep Reinforcement Learning (DRL) für die Ressourcenallokation in Nicht‑T…

arXiv – cs.AI 14.01.2026 05:00

Forschung

Deep‑Reinforcement‑Learning senkt Stromkosten in Milchviehbetrieben um 1 %

Ein neues Deep‑Reinforcement‑Learning‑Modell verspricht, die Stromkosten in Milchviehbetrieben um bis zu 1 % zu senken. Das System nutzt Ec…

arXiv – cs.AI 14.01.2026 05:00

Forschung

RAST‑MoE: Neues Mixture‑of‑Experts‑Modell steigert Ride‑Hailing‑Effizienz um 13 %

Ride‑Hailing‑Plattformen stehen vor der Aufgabe, die Wartezeiten der Passagiere mit der Gesamteffizienz des Systems in einem stark schwanke…

arXiv – cs.LG 17.12.2025 05:00

Forschung

Reliable Policy Iteration: Leistungsstabilität bei Architektur- und Umweltänderungen

In einer neuen Veröffentlichung präsentiert das Forschungsteam Reliable Policy Iteration (RPI), eine Methode, die die Monotonie der Wertsch…

arXiv – cs.AI 16.12.2025 05:00

Forschung

Sicheres, nachhaltiges Laden von Elektrobusse mit hierarchischem DRL optimiert

Die Integration von Elektrobusse (EB) in erneuerbare Energiequellen wie Photovoltaik (PV) bietet eine vielversprechende Lösung für umweltfr…

arXiv – cs.LG 04.12.2025 05:00

Forschung

Hybrid-Intelligenz: Kombinierte Deep RL und Skripte verbessern Kampfsimulationen

In der Welt der Kampfsimulationen, die für Wargaming-Übungen genutzt werden, hat sich die Entwicklung intelligenter Agenten lange Zeit auf…

arXiv – cs.LG 02.12.2025 05:00

Forschung

Neues Deep RL steigert Fairness bei Influence Maximization

Ein neues Verfahren namens DQ4FairIM nutzt Deep Reinforcement Learning, um das Problem der Influence Maximization (IM) in sozialen Netzwerk…

arXiv – cs.LG 02.12.2025 05:00

Forschung

Neue Methode nutzt KI, um Verkehrslichtsteuerung zu optimieren

Verkehrslichtsteuerung steht vor einem schwierigen Dilemma: klassische Heuristiken sind schnell und effizient, aber zu stark vereinfacht, w…

arXiv – cs.AI 01.12.2025 05:00

Forschung

Mehrere Agenten optimieren Schlafmodus im 5G‑mmWave‑Netzwerk: Energieeffizienz gesteigert

In modernen 5G‑mmWave‑Netzwerken ist die Optimierung des Schlafmodus entscheidend, um die Energieeffizienz zu maximieren und gleichzeitig d…

arXiv – cs.LG 01.12.2025 05:00

Forschung

Dueling Double Deep Q-Netzwerke: Uniswap V3 Replikation & Mamba-Erweiterung

In einem aktuellen Beitrag auf arXiv wird die Replikation und Weiterentwicklung eines Modells zur adaptiven Liquiditätsbereitstellung in Un…

arXiv – cs.LG 01.12.2025 05:00

Forschung

Transformer-gestütztes DRL optimiert Energieverbrauch bei eVTOL-Start

Die rasante Entwicklung von elektrischen Hub- und Landeflugzeugen (eVTOL) eröffnet neue Möglichkeiten, den städtischen Verkehr zu entlasten…

arXiv – cs.LG 20.11.2025 05:00

Forschung

Quantum‑GAT reduziert Routingkosten um 5 % bei Fahrzeug‑Routenplanung

Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz zeigt, dass ein hybrides Modell, das Quanten‑Graph‑Attention‑Netzwe…

arXiv – cs.LG 20.11.2025 05:00

Forschung

Deep Reinforcement Learning steuert Raumfahrzeug-Ausrichtung trotz Sperrzone

In einer wegweisenden Studie wird Deep Reinforcement Learning (DRL) eingesetzt, um die Ausrichtung von Raumfahrzeugen präzise zu steuern, s…

arXiv – cs.AI 19.11.2025 05:00

Praxis

Agentisches Deep RL: Curriculum, adaptive Exploration & Meta-UCB-Planung

In diesem Tutorial wird ein fortschrittliches agentisches Deep Reinforcement Learning System vorgestellt, das Agenten nicht nur Aktionen be…

MarkTechPost 18.11.2025 23:35

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Deep RL Hyperheuristik übertrifft klassische Heuristiken bei Job-Shop-Planung

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Deep‑Reinforcement‑Learning senkt Stromkosten in Milchviehbetrieben um 1 %

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