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In der kooperativen Multi-Agenten‑Reinforcement‑Learning‑Forschung ist die Zerlegung von Werten ein zentrales Konzept. Bisher beruhen die m…

Ein neues, modellbasiertes Multi-Agent Reinforcement‑Learning‑Framework kombiniert die Lernphase von Zustands‑ und Aktionsrepräsentationen…

In der Welt des Reinforcement Learning stellen episodische Belohnungen ein großes Problem dar: Sie sind selten und schwer zu erreichen, bes…

In der nächsten Generation von Mobilfunknetzen spielt die Open Radio Access Network (O‑RAN) Architektur eine zentrale Rolle. Durch den RAN…

In einer wegweisenden Studie wird ein neues Multi‑Agenten‑Reinforcement‑Learning‑Framework vorgestellt, das Fußgänger‑ und Fahrerinteraktio…

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2508.20018v1) stellt SWIRL vor – ein innovatives, gestaffeltes Lernverfahren, das Multi-Agent Reinf…

Ein brandneues arXiv‑Veröffentlichung (ID 2508.10253v1) präsentiert einen innovativen Ansatz zur Bewältigung der hohen Dynamik und Komplexi…