Zeitschriftenartikel zum Thema „Multi-Task agent“
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Wu, Xiaohu, Yihao Liu, Xueyan Tang, Wentong Cai, Funing Bai, Gilbert Khonstantine und Guopeng Zhao. „Multi-Agent Pickup and Delivery with Task Deadlines“. Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 12, Nr. 1 (21.07.2021): 206–8. http://dx.doi.org/10.1609/socs.v12i1.18585.
Der volle Inhalt der QuelleSurynek, Pavel. „Multi-Goal Multi-Agent Path Finding via Decoupled and Integrated Goal Vertex Ordering“. Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 12, Nr. 1 (21.07.2021): 197–99. http://dx.doi.org/10.1609/socs.v12i1.18582.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Bing, Xueqiang Gu, Jing Chen und LinCheng Shen. „A multi-responsibility–oriented coalition formation framework for dynamic task allocation in mobile–distributed multi-agent systems“. International Journal of Advanced Robotic Systems 15, Nr. 6 (01.11.2018): 172988141881303. http://dx.doi.org/10.1177/1729881418813037.
Der volle Inhalt der QuellePei, Zhaoyi, Songhao Piao, Meixiang Quan, Muhammad Zuhair Qadir und Guo Li. „Active collaboration in relative observation for multi-agent visual simultaneous localization and mapping based on Deep Q Network“. International Journal of Advanced Robotic Systems 17, Nr. 2 (01.03.2020): 172988142092021. http://dx.doi.org/10.1177/1729881420920216.
Der volle Inhalt der QuelleThiele, Veikko. „Task-specific abilities in multi-task principal–agent relationships“. Labour Economics 17, Nr. 4 (August 2010): 690–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.labeco.2009.12.003.
Der volle Inhalt der QuelleNedelmann, Déborah Conforto, Jérôme Lacan und Caroline P. C. Chanel. „SKATE : Successive Rank-based Task Assignment for Proactive Online Planning“. Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 34 (30.05.2024): 396–404. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v34i1.31499.
Der volle Inhalt der QuelleRodiah, Iis, Medria Kusuma Dewi Hardhienata, Agus Buono und Karlisa Priandana. „Ant Colony Optimization Modelling for Task Allocation in Multi-Agent System for Multi-Target“. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) 6, Nr. 6 (27.12.2022): 911–22. http://dx.doi.org/10.29207/resti.v6i6.4201.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yijuan, Weijun Pan und Kaiyuan Liu. „Multi-Agent Aviation Search Task Allocation Method“. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 646 (17.10.2019): 012058. http://dx.doi.org/10.1088/1757-899x/646/1/012058.
Der volle Inhalt der QuellePal, Anshika, Ritu Tiwari und Anupam Shukla. „Communication constraints multi-agent territory exploration task“. Applied Intelligence 38, Nr. 3 (15.09.2012): 357–83. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-012-0376-6.
Der volle Inhalt der QuelleSurynek, Pavel. „Multi-Goal Multi-Agent Path Finding via Decoupled and Integrated Goal Vertex Ordering“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 14 (18.05.2021): 12409–17. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i14.17472.
Der volle Inhalt der QuelleDou, Lintao, Zhen Jia und Jian Huang. „Solving large-scale multi-agent tasks via transfer learning with dynamic state representation“. International Journal of Advanced Robotic Systems 20, Nr. 2 (01.03.2023): 172988062311624. http://dx.doi.org/10.1177/17298806231162440.
Der volle Inhalt der QuelleShahid, Asad Ali, Jorge Said Vidal Sesin, Damjan Pecioski, Francesco Braghin, Dario Piga und Loris Roveda. „Decentralized Multi-Agent Control of a Manipulator in Continuous Task Learning“. Applied Sciences 11, Nr. 21 (01.11.2021): 10227. http://dx.doi.org/10.3390/app112110227.
Der volle Inhalt der QuelleLavendelis, Egons, und Janis Grundspenkis. „Design of Multi-Agent Based Intelligent Tutoring Systems“. Scientific Journal of Riga Technical University. Computer Sciences 38, Nr. 38 (01.01.2009): 48–59. http://dx.doi.org/10.2478/v10143-009-0004-z.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Ziyuan, und Huajun Gong. „Heterogeneous multi-agent task allocation based on graph neural network ant colony optimization algorithms“. Intelligence & Robotics 3, Nr. 4 (31.10.2023): 581–95. http://dx.doi.org/10.20517/ir.2023.33.
Der volle Inhalt der QuelleMao, Jianlin, Zhigang He, Dayan Li, Ruiqi Li, Shufan Zhang und Niya Wang. „Multi-Agent Collaborative Path Planning Algorithm with Multiple Meeting Points“. Electronics 13, Nr. 16 (22.08.2024): 3347. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13163347.
Der volle Inhalt der QuelleShah, Julie, Patrick Conrad und Brian Williams. „Fast Distributed Multi-agent Plan Execution with Dynamic Task Assignment and Scheduling“. Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 19 (16.10.2009): 289–96. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v19i1.13362.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Yining, Guanghua Song, Zhenhui Ye und Xiaohong Jiang. „Scalable and Transferable Reinforcement Learning for Multi-Agent Mixed Cooperative–Competitive Environments Based on Hierarchical Graph Attention“. Entropy 24, Nr. 4 (18.04.2022): 563. http://dx.doi.org/10.3390/e24040563.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Li, Xie Dong Cao und Jie Li. „Research on Minimum-Cost-Based Task Decomposition Model of Multiple Expert Systems for Oil-Gas Reservoir Protection Based on Agent“. Applied Mechanics and Materials 275-277 (Januar 2013): 2650–53. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.275-277.2650.
Der volle Inhalt der QuelleKUSEK, MARIO, KRESIMIR JURASOVIC und GORDAN JEZIC. „VERIFICATION OF THE MOBILE AGENT NETWORK SIMULATOR — A TOOL FOR SIMULATING MULTI-AGENT SYSTEMS“. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 18, Nr. 05 (August 2008): 651–82. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194008003854.
Der volle Inhalt der QuelleMiao, Yongfei, Luo Zhong, Yufu Yin, Chengming Zou und Zhenjun Luo. „Research on dynamic task allocation for multiple unmanned aerial vehicles“. Transactions of the Institute of Measurement and Control 39, Nr. 4 (01.02.2017): 466–74. http://dx.doi.org/10.1177/0142331217693077.
Der volle Inhalt der QuelleCaballero Testón, J., und Maria D. R-Moreno. „Multi-Agent Temporal Task Solving and Plan Optimization“. Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling 34 (30.05.2024): 50–58. http://dx.doi.org/10.1609/icaps.v34i1.31460.
Der volle Inhalt der QuelleWan, Xiao Ping, und Shu Yu Li. „Dynamic Task Allocation Based on Game Theory“. Advanced Materials Research 926-930 (Mai 2014): 2790–94. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.926-930.2790.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Li, Zhi Qi, Hao Cui, Sen Hua Wang, Ya Hui Ning und Qian Zhu Wang. „Exploring Agent-Based Modeling for Emergency Logistics Collaborative Decision Making“. Advanced Materials Research 710 (Juni 2013): 781–85. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.710.781.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Caroline, Ishan Durugkar, Elad Liebman und Peter Stone. „DM²: Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning via Distribution Matching“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 10 (26.06.2023): 11699–707. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i10.26382.
Der volle Inhalt der QuelleJiang, Zhiling, Tiantian Song, Bowei Yang und Guanghua Song. „Fault-Tolerant Control for Multi-UAV Exploration System via Reinforcement Learning Algorithm“. Aerospace 11, Nr. 5 (08.05.2024): 372. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace11050372.
Der volle Inhalt der QuelleNykyforchyn, I. V. „OPTIMAL CONTRACTS IN A MULTI-PURPOSE TASK“. PRECARPATHIAN BULLETIN OF THE SHEVCHENKO SCIENTIFIC SOCIETY Number, Nr. 1(59) (28.01.2021): 66–71. http://dx.doi.org/10.31471/2304-7399-2020-1(59)-66-71.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Mei, Jing Hua Wen und Yong Long Fan. „Modeling of Multi-Agents' Coordination“. Applied Mechanics and Materials 437 (Oktober 2013): 222–25. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.437.222.
Der volle Inhalt der QuelleJi, Sang Hoon, Jeong Sik Choi, No San Kwak und Beom Hee Lee. „OPTIMAL PRIORITY SELECTION FOR MULTI-AGENT TASK EXECUTION“. IFAC Proceedings Volumes 38, Nr. 1 (2005): 583–88. http://dx.doi.org/10.3182/20050703-6-cz-1902.01367.
Der volle Inhalt der QuelleKamali, Kaivan, Dan Ventura, Amulya Garga und Soundar R. T. Kumara. „GEOMETRIC TASK DECOMPOSITION IN A MULTI-AGENT ENVIRONMENT“. Applied Artificial Intelligence 20, Nr. 5 (Juni 2006): 437–56. http://dx.doi.org/10.1080/08839510500313737.
Der volle Inhalt der QuelleNelke, Sofia Amador, Steven Okamoto und Roie Zivan. „Market Clearing–based Dynamic Multi-agent Task Allocation“. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 11, Nr. 1 (11.02.2020): 1–25. http://dx.doi.org/10.1145/3356467.
Der volle Inhalt der QuelleManiadakis, Michail, Emmanouil Hourdakis und Panos Trahanias. „Time-informed task planning in multi-agent collaboration“. Cognitive Systems Research 43 (Juni 2017): 291–300. http://dx.doi.org/10.1016/j.cogsys.2016.09.004.
Der volle Inhalt der QuelleAtzmon, Dor, Jiaoyang Li, Ariel Felner, Eliran Nachmani, Shahaf Shperberg, Nathan Sturtevant und Sven Koenig. „Multi-Directional Search“. Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 11, Nr. 1 (01.09.2021): 121–22. http://dx.doi.org/10.1609/socs.v11i1.18518.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Li, Zhi Qi, Qian Zhu Wang, Xing Ping Wang und Xin Shen. „Building a Multi-Agent System for Emergency Logistics Collaborative Decision“. Applied Mechanics and Materials 513-517 (Februar 2014): 2041–44. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.513-517.2041.
Der volle Inhalt der QuelleQiang, Ning, und Feng Ju Kang. „Multi-Task Coalition Generation of Multi-Agent System with Limited Resource“. Advanced Materials Research 971-973 (Juni 2014): 1655–58. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.971-973.1655.
Der volle Inhalt der QuelleAtzmon, Dor, Roni Stern, Ariel Felner, Glenn Wagner, Roman Bartak und Neng-Fa Zhou. „Robust Multi-Agent Path Finding“. Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 9, Nr. 1 (01.09.2021): 2–9. http://dx.doi.org/10.1609/socs.v9i1.18445.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Zhong Bing, Bing Yao, Yi Sheng Liu und Shi Jie Jiang. „Research on Incentive Equilibrium Mechanism of Agent-Construction Relationship Based on Multitask Principal-Agent Model“. Advanced Materials Research 250-253 (Mai 2011): 2440–45. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.250-253.2440.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Yuekang, Zhongyi Zhai, Weikun Li und Jianyu Ma. „Target-Oriented Multi-Agent Coordination with Hierarchical Reinforcement Learning“. Applied Sciences 14, Nr. 16 (12.08.2024): 7084. http://dx.doi.org/10.3390/app14167084.
Der volle Inhalt der QuelleShi, Wen, und Chengpu Yu. „Multi-Agent Task Allocation with Multiple Depots Using Graph Attention Pointer Network“. Electronics 12, Nr. 16 (08.08.2023): 3378. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12163378.
Der volle Inhalt der QuelleKotsinis, Dimitrios, und Charalampos P. Bechlioulis. „Decentralized Navigation with Optimality for Multiple Holonomic Agents in Simply Connected Workspaces“. Sensors 24, Nr. 10 (15.05.2024): 3134. http://dx.doi.org/10.3390/s24103134.
Der volle Inhalt der QuelleAlexander, Perry. „Task Analysis and Design Plans in Formal Specification Design“. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 08, Nr. 02 (Juni 1998): 223–52. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194098000133.
Der volle Inhalt der QuelleShi, Daming, Junbo Tong, Yi Liu und Wenhui Fan. „Knowledge Reuse of Multi-Agent Reinforcement Learning in Cooperative Tasks“. Entropy 24, Nr. 4 (28.03.2022): 470. http://dx.doi.org/10.3390/e24040470.
Der volle Inhalt der QuellePark, Sankyu, Key-Sun Choi und K. H. (Kane) Kim. „A Framework for Multi-Agent Systems with Multi-Modal User Interfaces in Distributed Computing Environments“. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 07, Nr. 03 (September 1997): 351–69. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194097000217.
Der volle Inhalt der QuelleSimões, David, Nuno Lau und Luís Paulo Reis. „Exploring communication protocols and centralized critics in multi-agent deep learning“. Integrated Computer-Aided Engineering 27, Nr. 4 (11.09.2020): 333–51. http://dx.doi.org/10.3233/ica-200631.
Der volle Inhalt der QuelleYuan, Ruiping, Jiangtao Dou, Juntao Li, Wei Wang und Yingfan Jiang. „Multi-robot task allocation in e-commerce RMFS based on deep reinforcement learning“. Mathematical Biosciences and Engineering 20, Nr. 2 (2022): 1903–18. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2023087.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Zijin, Yibin Wang, Ming Chen, Tingyu Yuan, Haibo Chen und Yingze Yang. „A Task Allocation Strategy based on Hungarian Algorithm in RoboCup Rescue Simulation“. Journal of Physics: Conference Series 2456, Nr. 1 (01.03.2023): 012009. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2456/1/012009.
Der volle Inhalt der QuelleXU, DIANXIANG, RICHARD A. VOLZ, THOMAS R. IOERGER und JOHN YEN. „MODELING AND ANALYZING MULTI-AGENT BEHAVIORS USING PREDICATE/TRANSITION NETS“. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering 13, Nr. 01 (Februar 2003): 103–24. http://dx.doi.org/10.1142/s0218194003001184.
Der volle Inhalt der QuelleVainshtain, David, und Oren Salzman. „Multi-Agent Terraforming: Efficient Multi-Agent Path Finding via Environment Manipulation“. Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 12, Nr. 1 (21.07.2021): 239–41. http://dx.doi.org/10.1609/socs.v12i1.18596.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Chenlei, und Zhixin Sun. „A Multi-Agent Reinforcement Learning-Based Task-Offloading Strategy in a Blockchain-Enabled Edge Computing Network“. Mathematics 12, Nr. 14 (19.07.2024): 2264. http://dx.doi.org/10.3390/math12142264.
Der volle Inhalt der QuelleArain, Zulfiqar Ali, Xuesong Qiu, Changqiao Xu, Mu Wang und Mussadiq Abdul Rahim. „Energy-Aware MPTCP Scheduling in Heterogeneous Wireless Networks Using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Techniques“. Electronics 12, Nr. 21 (01.11.2023): 4496. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12214496.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yuanhang, Hesheng Wang und Zhongqiang Ren. „A Short Summary of Multi-Agent Combinatorial Path Finding with Heterogeneous Task Duration (Extended Abstract)“. Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search 17 (01.06.2024): 301–2. http://dx.doi.org/10.1609/socs.v17i1.31591.
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