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 la possibilité de consensus des systèmes multi-agents interconnectés linéaires, en mettant l'accent sur l'obtention d'un consensus dans les systèmes multi-agents.
Explore l'utilisation par DaimlerChrysler de la technologie des agents dans la fabrication, en se concentrant sur le système Production 2000+ et ses avantages.
Explore les défis en matière de contrôle, de sécurité et de coordination pour les systèmes autonomes comme les voitures autonomes, en mettant l'accent sur l'apprentissage sécuritaire et les équilibres Nash.
Introduit l'apprentissage par renforcement, couvrant ses définitions, ses applications et ses fondements théoriques, tout en décrivant la structure et les objectifs du cours.
