Briola / Logan / Cardoso | Engineering Multi-Agent Systems | Buch | 978-3-031-71151-0 | sack.de

Buch, Englisch, 189 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 324 g

Reihe: Lecture Notes in Artificial Intelligence

Briola / Logan / Cardoso

Engineering Multi-Agent Systems

12th International Workshop, EMAS 2024, Auckland, New Zealand, May 6-7, 2024, Revised Selected Papers
2024
ISBN: 978-3-031-71151-0
Verlag: Springer Nature Switzerland

12th International Workshop, EMAS 2024, Auckland, New Zealand, May 6-7, 2024, Revised Selected Papers

Buch, Englisch, 189 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 324 g

Reihe: Lecture Notes in Artificial Intelligence

ISBN: 978-3-031-71151-0
Verlag: Springer Nature Switzerland


This book constitutes the revised selected papers from the 12th International Workshop on Engineering Multi-Agent Systems, EMAS 2024, held in Auckland, New Zealand, during May 6–7, 2024.

The 7 full papers and 4 short papers included in this book were carefully reviewed and selected from a total of 18 submissions. These papers focus on topics such as agent-oriented software engineering, programming multi-agent systems, declarative agent languages and technologies, artificial intelligence, and machine learning.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


.- SPARKIT: A Mind Map-Based MAS for Idea Generation Support.

.- Cooperative Multi-agent Approach for Automated Computer Game Testing.

.- On the external concurrency of current BDI frameworks for MAS.

.- SADMA: Scalable Asynchronous Distributed Multi-Agent Reinforcement  Learning Training Framework.

.- Synergizing Trust and Autonomy: Gaia-X Enabled Multi-Agent Ecosystems for Advanced Freight Fleet Management.

.- Cognitive Planning for Persuasive Multimodal Interaction.

.- A Novel Bidding Strategy for PDAs using MCTS in Continuous Action Spaces.

.- Jadex BDI Agents Integrated with MATSim for Autonomous Mobility on Demand.

.- Towards Engineering Explainable Autonomous Systems.

.- Enhancing Confidence of the vGOAL Interpreter Using SAT Solving.

.- Agents for DDD --- Back and Forth.



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