Buchumschlag

Trust-based Consensus in Multi-Agent Reinforcement Learning Systems

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Fung, Ho Long, Darvariu, Victor-Alexandru, Hailes, Stephen, Musolesi, Mirco
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Multiagent Systems Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Reinforcement Learning Discovers Efficient Decentralized Graph Path Search Strategies
von: Pisacane, Alexei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamics of Moral Behavior in Heterogeneous Populations of Learning Agents
von: Tennant, Elizaveta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tree Search in DAG Space with Model-based Reinforcement Learning for Causal Discovery
von: Darvariu, Victor-Alexandru, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hybrid Approaches for Moral Value Alignment in AI Agents: a Manifesto
von: Tennant, Elizaveta, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Graph Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: A Survey and Unifying Perspective
von: Darvariu, Victor-Alexandru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Investigating the Impact of Direct Punishment on the Emergence of Cooperation in Multi-Agent Reinforcement Learning Systems
von: Dasgupta, Nayana, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Opponent Shaping in LLM Agents
von: Segura, Marta Emili Garcia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Models are Effective Priors for Causal Graph Discovery
von: Darvariu, Victor-Alexandru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CoMIX: A Multi-agent Reinforcement Learning Training Architecture for Efficient Decentralized Coordination and Independent Decision-Making
von: Minelli, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Graph Neural Modeling of Network Flows
von: Darvariu, Victor-Alexandru, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Multi-Agent Reinforcement Learning Simulation for Environmental Policy Synthesis
von: Rudd-Jones, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)

(Ir)rationality in AI: State of the Art, Research Challenges and Open Questions
von: Macmillan-Scott, Olivia, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Challenges in Credit Assignment for Multi-Agent Reinforcement Learning in Open Agent Systems
von: Abadi, Alireza Saleh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Information-Theoretic State Variable Selection for Reinforcement Learning
von: Westphal, Charles, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interpretable Failure Analysis in Multi-Agent Reinforcement Learning Systems
von: Shefin, Risal Shahriar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Turn-based Multi-Agent Reinforcement Learning Model Checking
von: Gross, Dennis
Veröffentlicht: (2025)

MasHost Builds It All: Autonomous Multi-Agent System Directed by Reinforcement Learning
von: Yang, Kuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Active Learning for Communication Structure Optimization in LLM-Based Multi-Agent Systems
von: Yang, Huchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Goal-Oriented Multi-Agent Reinforcement Learning for Decentralized Agent Teams
von: Du, Hung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Representation Learning For Efficient Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Huh, Dom, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Moral Alignment for LLM Agents
von: Tennant, Elizaveta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interaction Pattern Disentangling for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Liu, Shunyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Multi-Agent Car Parking using Reinforcement Learning
von: Tanner, Omar
Veröffentlicht: (2022)

BenchMARL: Benchmarking Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Bettini, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Fault Tolerance in Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Shi, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reinforcement Networks: novel framework for collaborative Multi-Agent Reinforcement Learning tasks
von: Kryzhanovskiy, Maksim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Expert-Free Online Transfer Learning in Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Castagna, Alberto
Veröffentlicht: (2025)

Coordination Matters: Evaluation of Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Cardei, Maria Ana, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reward-Independent Messaging for Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Yoshida, Naoto, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decentralizing Multi-Agent Reinforcement Learning with Temporal Causal Information
von: Corazza, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Group-Aware Coordination Graph for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Duan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Selective Reincarnation: Offline-to-Online Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Formanek, Claude, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Multi-Agent Reinforcement Learning Meets Leaf Sequencing in Radiotherapy
von: Gao, Riqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Composite Task Challenge for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Li, Yurui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Guided Communication for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Bae, Sangjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Putting Data at the Centre of Offline Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Formanek, Claude, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Sight Range Selection in Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Liao, Wei-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prism: Spectral Parameter Sharing for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Kim, Kyungbeom, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Agent Reinforcement Learning with a Hierarchy of Reward Machines
von: Zheng, Xuejing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Reinforcement Learning for Optimal Agent Grouping in Cooperative Systems
von: Hu, Liyuan
Veröffentlicht: (2025)