Datenschutz in MAPF
Methoden zur Erhaltung der Privatsphäre in MAPF
Scientific Paper
Fachpublikation mit Studienergebnissen
Autonomie & Emergenz
Temporale Gerechtigkeit in Multi-Agenten-Systemen
RP und ALT zeigen Koordinationsfehler bei Q-Learning-Agenten auf.
Innovationen & Trends
Multi-Agent Reinforcement Learning
DelAC entwickelt ein besseres multi-agentes Reinforcement-Learning-Verfahren.
Code & Algorithms
Mechanismus Plausibilität in ABMs
Bewertungsmaßstab für Mechanismus-Plausibilität entwickelt
Code & Algorithms
AI Agent Benchmarks Auditing
BenchJack identifiziert Schwachstellen in AI-Benchmarks.
Autonomie & Emergenz
Agentenkontrakte und Informationsasymmetrien
Untersuchung von Informationsasymmetrien und Verträgen zwischen Agenten
Autonomie & Emergenz
Kontrollkarten für Multi-Agentensysteme
Anwendung adaptiver Kontrollkarten zur Überwachung lernender Multi-Agentensysteme
Innovationen & Trends
Multi-Agent Kommunikationstopologien
Studie zur Optimierung von Mehragentensystemen
Technik & Tools
Multi-Agent Pfadplanung
Distance-r-Independent Unlabeled Multi-Agent Pathfinding untersucht.
Innovationen & Trends
GeomHerd: Vorhersage von Herdentrieb
GeomHerd erkennt frühzeitig Koordinationsmuster in Agentensimulationen.
Autonomie & Emergenz
Insider Angriffe in Multi-Agent Systemen
Insiderangriffe stören Konsensbildung in multiagenten Systemen.
Innovationen & Trends
Spezialisten-Dilemma in Multi-Agenten-Teams
Spezialisten-Dilemma erzeugt ineffiziente Arbeitsverteilung.
Code & Algorithms
Hidden Coalitions in AI
Spektrale Methode zur Identifizierung verborgener Koalitionen