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Ergebnisse für “Pfadplanung”

Optimierung Richtungen Gewichten in Leitungsgraphen für Multi-Agenten-Routenplanung

In der lebenslangen Multi-Agenten-Routenplanung (LMAPF) werden Agenten kontinuierlich neue Ziele zugewiesen, sobald sie ihre aktuellen Aufg…

arXiv – cs.AI 02.03.2026 05:00

GenPlanner: Von Rauschen zu Routen – KI‑Planung mit Diffusion & Flow Matching

In der künstlichen Intelligenz gilt die Pfadplanung in komplexen Umgebungen als eines der wichtigsten Probleme, weil sie gleichzeitig die G…

arXiv – cs.AI 24.02.2026 05:00

LLMs treiben Lernpfadplanung voran: Multi-Agenten-Ansatz schafft transparente Wege

Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository präsentiert einen innovativen Ansatz zur Planung von Lernpfaden, bei dem große Sprachmodelle (LLM…

arXiv – cs.AI 27.01.2026 05:00

Deep Ritz Methode revolutioniert die Berechnung von Geodäten

Die kürzlich veröffentlichte Arbeit auf arXiv (2510.15177v1) zeigt, dass die Deep Ritz Methode ein vielversprechendes Werkzeug für die Lösu…

arXiv – cs.LG 20.10.2025 05:00

Autonome Fahrzeuge lernen ethisch zu fahren – Safe RL integriert Moral

Autonome Fahrzeuge versprechen, Verkehrsunfälle drastisch zu reduzieren und die Mobilität effizienter zu gestalten. Damit diese Technologie…

arXiv – cs.AI 22.08.2025 05:00

<p>KI-gesteuerte Crowd-Simulation: Sprachbasierte Agenten erzeugen realistische Gruppendynamik</p> <p>Forscher aus dem Bereich der Agenten-basierten Simulationen haben ein neues Verfahren vorgestellt, das große Sprachmodelle nutzt, um das Verhalten von Menschen in Menschenmengen realistischer darzustellen. Im Gegensatz zu bisherigen Ansätzen, die Agenten lediglich anhand von Pfadplanung und Zielvorstellungen steuern, berücksichtigt das neue System die komplexen sozialen Interaktionen, die vor allem durch Sp

arXiv – cs.AI 22.08.2025 05:00

MAPF-World: Autoregressives Aktionsmodell verbessert Multi-Agent-Pfadplanung

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2508.12087v1) stellt MAPF-World vor – ein autoregressives Aktionsweltmodell, das die Planung von Ko…

arXiv – cs.AI 19.08.2025 05:00