Buchumschlag

Autonomous Decision Making for UAV Cooperative Pursuit-Evasion Game with Reinforcement Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhao, Yang, Nie, Zidong, Dong, Kangsheng, Huang, Qinghua, Li, Xuelong
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Artificial Intelligence Multiagent Systems Robotics I.2.6; I.2.8
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Selective Progress-Aware Querying for Human-in-the-Loop Reinforcement Learning
von: Muraleedharan, Anujith, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI and Machine Learning Approaches for Predicting Nanoparticles Toxicity The Critical Role of Physiochemical Properties
von: Yousaf, Iqra
Veröffentlicht: (2024)

A Systematic Study of Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Safe and Robust Autonomous Highway Ramp Entry
von: Schester, Larry, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Social Interpretable Reinforcement Learning
von: Custode, Leonardo Lucio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PillagerBench: Benchmarking LLM-Based Agents in Competitive Minecraft Team Environments
von: Schipper, Olivier, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Convex Optimal Value Functions For POSGs
von: Cunha, Rafael F., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Sim-to-reality adaptation for Deep Reinforcement Learning applied to an underwater docking application
von: Chaarani, Alaaeddine, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ROTATE: Regret-driven Open-ended Training for Ad Hoc Teamwork
von: Wang, Caroline, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Centrally Coordinated Multi-Agent Reinforcement Learning for Power Grid Topology Control
von: de Mol, Barbera, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Autopilot-Preserving Residual Q-Learning with HJB-Inspired Finite-Action Risk Filtering for Fixed-Wing UAV Command Supervision
von: Iscan, Mehmet, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine Learning Based Path Planning for Improved Rover Navigation (Pre-Print Version)
von: Abcouwer, Neil, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Actor-Critic Model Predictive Control: Differentiable Optimization meets Reinforcement Learning for Agile Flight
von: Romero, Angel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

An Automatic Ground Collision Avoidance System with Reinforcement Learning
von: Sevgili, Seyyid Osman, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Building Minimal and Reusable Causal State Abstractions for Reinforcement Learning
von: Wang, Zizhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Fundamental Limitations of Decentralized Learnable Reward Shaping in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Akella, Aditya
Veröffentlicht: (2025)

Bi3: A Biplatform, Bicultural, Biperson Dataset for Social Robot Navigation
von: Stratton, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Sketch Decompositions for Classical Planning via Deep Reinforcement Learning
von: Aichmüller, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fractional Policy Gradients: Reinforcement Learning with Long-Term Memory
von: Pawar, Urvi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Review of Symbolic, Subsymbolic and Hybrid Methods for Sequential Decision Making
von: Núñez-Molina, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Zero-Shot Context Generalization in Reinforcement Learning from Few Training Contexts
von: Chapman, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Cumulative Constraints to Adaptive Runtime Safety Control for Nonstationary Reinforcement Learning
von: Tomashevskiy, Timofey
Veröffentlicht: (2026)

FlowRL: Flow-Augmented Few-Shot Reinforcement Learning for Semi-Structured Sensor Data
von: Pivezhandi, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Parallel Hybrid Action Space Reinforcement Learning Model for Real-world Adaptive Traffic Signal Control
von: Wang, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Demonstrations to Safe Deployment: Path-Consistent Safety Filtering for Diffusion Policies
von: Römer, Ralf, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Procedural Game Level Design with Deep Reinforcement Learning
von: Özkan, Miraç Buğra
Veröffentlicht: (2025)

EcoNet: Multiagent Planning and Control Of Household Energy Resources Using Active Inference
von: Boik, John C., et al.
Veröffentlicht: (2025)

LeanProgress: Guiding Search for Neural Theorem Proving via Proof Progress Prediction
von: George, Robert Joseph, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Shortcomings of Force-from-Motion in Robot Learning
von: Aljalbout, Elie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Framework for Neurosymbolic Robot Action Planning using Large Language Models
von: Capitanelli, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Reality Gap in Robotics: Challenges, Solutions, and Best Practices
von: Aljalbout, Elie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The State of Robot Motion Generation
von: Bekris, Kostas E., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Achieving Scalable Robot Autonomy via neurosymbolic planning using lightweight local LLM
von: Attolino, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A survey of air combat behavior modeling using machine learning
von: Gorton, Patrick Ribu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are We Winning the Wrong Game? Revisiting Evaluation Practices for Long-Term Time Series Forecasting
von: Phungtua-eng, Thanapol, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Predicting Future Actions of Reinforcement Learning Agents
von: Chung, Stephen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Predicting and improving test-time scaling laws via reward tail-guided search
von: Li, Muheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

NeSIG: A Neuro-Symbolic Method for Learning to Generate Planning Problems
von: Núñez-Molina, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Constrained Auto-Bidding via Generative Response Modeling
von: Yang, Eunseok, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning to Select Goals in Automated Planning with Deep-Q Learning
von: Núñez-Molina, Carlos, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal UGV-UAV Cooperative Partitioning and Inspection of Shortest Paths
von: Nguyen, Ninh, et al.
Veröffentlicht: (2026)