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Ergebnisse für “Multi-Agenten-Reinforcement-Learning”

Fünf Ws der Multi-Agent-Kommunikation: Wer, Was, Wann, Warum – MARL bis LLMs

In modernen autonomen Systemen – von selbstfahrenden Fahrzeugen bis hin zu kollaborativen KI-Assistenten – entscheidet die Fähigkeit mehrer…

arXiv – cs.AI 13.02.2026 05:00

AURA: KI-Agenten wählen günstige Wohnungsstandorte in Echtzeit

Ein neues KI-System namens AURA (Autonomous Urban Resource Allocator) verspricht, die Auswahl von Standorten für bezahlbaren Wohnraum in Ec…

arXiv – cs.LG 05.02.2026 05:00

ZeroDVFS: KI-gesteuerte Kern- und Frequenzzuweisung für eingebettete Systeme

In der Welt der eingebetteten Systeme ist die effiziente Nutzung von Energie und Wärme entscheidend. Die neue Methode ZeroDVFS nutzt ein hi…

arXiv – cs.AI 14.01.2026 05:00

rSIM: LLMs durch Verstärkte Strategieeinführung zu leistungsstarken Denkmaschinen

Ein neues Verfahren namens rSIM (reinforced strategy injection mechanism) ermöglicht es großen Sprachmodellen, ihre Denkfähigkeiten drastis…

arXiv – cs.AI 10.12.2025 05:00

Neues Lernmodell: Multi-Agent Reinforcement Learning mit Kommunikationsbeschränkungen

Kommunikation gilt als Schlüssel zur Verbesserung kooperativer Strategien in Multi-Agenten-Systemen. In der Praxis treten jedoch häufig Pak…

arXiv – cs.AI 04.12.2025 05:00

Dynamische Parkplatzkonfiguration mit Multi-Agenten-Lernverfahren reduziert Staus

In städtischen Gebieten wird die zunehmende Mobilität immer mehr zu Verkehrsstaus. Die Aufstellung von Parkplätzen auf der Straße schränkt…

arXiv – cs.LG 03.12.2025 05:00

MACIE: Kausale KI-Erklärung für Multi-Agenten – Transparenz in kollaborativen Systemen

In sicherheitskritischen Anwendungen, in denen Multi-Agenten-Lernsysteme eingesetzt werden, ist es entscheidend, zu verstehen, warum einzel…

arXiv – cs.AI 21.11.2025 05:00

HARL-Ansatz beschleunigt Wiederherstellung von Stromnetzen nach Ausfällen

Ein neuer Ansatz aus dem Bereich des heterogenen Multi-Agenten-Reinforcement-Learnings (HARL) verspricht, die Wiederherstellung von Stromve…

arXiv – cs.AI 19.11.2025 05:00

TIGER: Dynamische Graphen steigern Multi-Agenten-Lernen

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird das Konzept TIGER vorgestellt, das temporale Informationen in Multi-Agenten-Reinforcement-Le…

arXiv – cs.LG 13.11.2025 05:00