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Ergebnisse für “RL-Algorithmen”

<p>MARL-Algorithmen für städtische Energiesysteme: CityLearn Benchmark</p> <p>Die Optimierung urbaner Energiesysteme ist entscheidend für die Entwicklung nachhaltiger und widerstandsfähiger Smart Cities. Mit zunehmender Komplexität und vielen Entscheidungseinheiten wird die Skalierbarkeit und Koordination immer wichtiger. Multi‑Agent Reinforcement Learning (MARL) bietet hier eine vielversprechende Lösung.</p> <p>In der vorliegenden Studie wird ein umfassendes Benchmarking von MARL‑Algorithmen auf dem CityLe

arXiv – cs.AI 24.02.2026 05:00

Sicheres Reinforcement Learning durch Rücksetzschutz mit Gaußschen Prozess-Modellen

Reinforcement Learning (RL) hat sich als leistungsstarkes Werkzeug für optimale Entscheidungsfindung und Steuerung etabliert, doch in siche…

arXiv – cs.AI 16.02.2026 05:00

<p>Neues Verfahren: Dual-Granularitäts-Contrastive Reward erhöht Effizienz von Embodied RL</p> <p>In der Welt des Reinforcement Learning (RL) gilt die Gestaltung geeigneter Belohnungen als entscheidende Herausforderung, besonders bei körperlich gesteuerten Manipulationsaufgaben. Traditionelle Trajektorien-Erfolgsbelohnungen sind zwar intuitiv, doch ihre starke Sparsamkeit hemmt die Sample‑Effizienz von RL-Algorithmen. Aktuelle Ansätze, die auf dichte Belohnungen setzen, benötigen häufig umfangreiche, von Me

arXiv – cs.LG 16.02.2026 05:00

LLMs beschleunigen: Skalierbares RL mit torchforge und Weaver

Reinforcement Learning (RL) für bereits trainierte große Sprachmodelle (LLMs) gilt als besonders anspruchsvoll. Die Notwendigkeit, Millione…

PyTorch – Blog 09.01.2026 20:33

RL macht Wettermodelle adaptiver: Zustandsabhängige Parameter

Wetter- und Klimamodelle nutzen seit Jahrzehnten Parameterisierungen, um Prozesse zu beschreiben, die zu klein skaliert sind, um sie direkt…

arXiv – cs.LG 09.01.2026 05:00

StarCraft II Battle Arena: Neue Benchmark für Multi-Agenten im Gegner-Modus

In der rasanten Entwicklung von Deep Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) steht die StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC) seit langem…

arXiv – cs.AI 19.12.2025 05:00

Neues MARL-Studie: Nicht-monotone Faktorisierung übertrifft monotone Ansätze

Eine neue Veröffentlichung auf arXiv beleuchtet die Prinzipien der Wertdekomposition in Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) und zeigt…

arXiv – cs.LG 14.11.2025 05:00

Neues Lernframework IWoL verbessert Teamkoordination in Multi-Agent-Umgebungen

Ein neues Lernframework namens Interactive World Latent (IWoL) wurde vorgestellt, das die Koordination von Teams in Multi-Agent Reinforceme…

arXiv – cs.AI 01.10.2025 05:00