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Explore la coordination et l'apprentissage dans des systèmes multiagents distribués, couvrant les lois sociales, l'échange de tâches, la satisfaction des contraintes et les algorithmes de coordination.
Couvre les caractéristiques, les applications et les défis des agents intelligents dans les systèmes logiciels, en mettant l'accent sur leur rôle dans la prise de décisions autonomes et la coordination avec d'autres agents.
Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.
Explore les applications des agents autonomes dans les drones, la gestion du trafic aérien et la logistique, en se concentrant sur les interactions MAS et les réseaux de transport adaptatifs.
Explore l'application de l'apprentissage de renforcement pour enseigner à Pacman à jouer de façon autonome en utilisant les méthodes de gradient de politique et les processus de décision Markov.
