Influence-based Decision-making in Uncertain Environments

Influence-Augmented Online Planning for Complex Environments

Autoren: He, Jinke; Suau, Miguel; Oliehoek, Frans A.
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020), Ausgabe 33, 2020
Herausgeber: Curran Associates, Inc.

Influence-Augmented Local Simulators: a Scalable Solution for Fast Deep RL in Large Networked Systems

Autoren: Suau, Miguel; He, Jinke; Spaan, Matthijs T. J.; Oliehoek, Frans A.
Veröffentlicht in: Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning, Ausgabe PMLR 162, 2022, Seite(n) 20604-20624
Herausgeber: PMLR

A Cross-Field Review of State Abstraction for Markov Decision Processes.

Autoren: Elena Congeduti, Frans A. Oliehoek
Veröffentlicht in: In Proceedings of the 34th Benelux Conference on Artificial Intelligence (BNAIC) and the 30th Belgian Dutch Conference on Machine Learning (Benelearn), 2022
Herausgeber: BNAIC/Benelearn

Exploring the effects of conditioning Independent Q-Learners on the Sufficient Statistic for Dec-POMDPs

Autoren: Alex Mandersloot, Frans A. Oliehoek, Aleksander Czechowski
Veröffentlicht in: Proceedings of the 32nd Benelux Conference on Artificial Intelligence (BNAIC) and the 29th Belgian Dutch Conference on Machine Learning (Benelearn), 2020
Herausgeber: BNAIC/Benelearn

Constraint Propagation and Reverse Multi-Agent Learning

Autoren: Aleksander Czechowski
Veröffentlicht in: AAAI Spring Symposium on Challenges and Opportunities for Multi-Agent Reinforcement Learning (COMARL), 2021
Herausgeber: AAAI

Best-Response Bayesian Reinforcement Learning with Bayes-adaptive POMDPs for Centaurs

Autoren: Celikok, Mustafa Mert; Frans A. Oliehoek; Samuel Kaski.
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twenty-First International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2022, Seite(n) 235-243
Herausgeber: IFAAMAS

MDP Homomorphic Networks: Group Symmetries in Reinforcement Learning

Autoren: Van der Pol, Elise; Daniel E. Worrall; Herke Van Hoof; Frans A. Oliehoek; Max Welling.
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 33, 2020, Seite(n) 4199–4210
Herausgeber: Curran Associates, Inc.

Difference Rewards Policy Gradients

Autoren: Jacopo Castellini; Sam Devlin; Frans A. Oliehoek; Rahul Savani
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twentieth International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2021, Seite(n) 1475–1477
Herausgeber: IFAAMAS

Influence-aware Memory Architectures for Deep Reinforcement Learning

Autoren: Suau, Miguel; He, Jinke; Congeduti, Elena; Starre, Rolf A. N.; Czechowski, Aleksander; Oliehoek, Frans A.
Veröffentlicht in: NeurIPS'20 Workshop on Deep Reinforcement Learning, 2020
Herausgeber: arxiv

Overcoming Traffic Sensors Malfunctions with Deep Learning

Autoren: Victoria Catalan Pastor, Elena Congeduti, Aleksander Czechowski, Frans A. Oliehoek
Veröffentlicht in: Proceedings of the 34th Benelux Conference on Artificial Intelligence (BNAIC) and the 30th Belgian Dutch Conference on Machine Learning (Benelearn), 2022
Herausgeber: BNVKI

Using Bisimulation Metrics to Analyze and Evaluate Latent State Representations

Autoren: Nele Albers, Miguel Suau, Frans A. Oliehoek
Veröffentlicht in: Proceedings of the 33rd Benelux Conference on Artificial Intelligence (BNAIC) and the 29th Belgian Dutch Conference on Machine Learning (Benelearn), 2021
Herausgeber: BNAIC/Benelearn

Analog Circuit Design with Dyna-Style Reinforcement Learning

Autoren: Wook Lee; Frans Oliehoek
Veröffentlicht in: NeurIPS 2020 Workshop: Machine Learning for Engineering Modeling, Simulation, and Design, 2020
Herausgeber: Online workshop proceedings
DOI: 10.48550/arxiv.2011.07665

Learning Complex Policy Distribution with CEM Guided Adversarial Hypernetwork

Autoren: Shi Yuan Tang; Athirai A. Irissappane; Frans A. Oliehoek; Jie Zhang
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twentieth International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2021, Seite(n) 1308–1316
Herausgeber: IFAAMAS

Speeding up Deep Reinforcement Learning through Influence-Augmented Local Simulators

Autoren: Suau, Miguel; He, Jinke; Spaan, Matthijs T. J.; Oliehoek, Frans
Veröffentlicht in: Proceedings of the International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2022, Seite(n) 1735–1737
Herausgeber: IFAAMAS

BADDr: Bayes-Adaptive Deep Dropout RL for POMDPs

Autoren: Katt, Sammie; Hai Nguyen; Frans A. Oliehoek; Christopher Amato.
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twenty-First International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2022, ISBN 978-1-4503-9213-6
Herausgeber: IFAAMAS

Poincaré-Bendixson Limit Sets in Multi-Agent Learning

Autoren: Czechowski, Aleksander; Piliouras, Georgios
Veröffentlicht in: Proceedings of the International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2022, Seite(n) 318-326, ISBN 9781450392136
Herausgeber: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems (IFAAMAS)

Environment Shift Games: Are Multiple Agents the Solution, and not the Problem, to Non-Stationarity?

Autoren: Mey, Alexander; Oliehoek, Frans A
Veröffentlicht in: Proceedings of the 20th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems (AAMAS '21), 2021, Seite(n) 23–27, ISBN 978-1-4503-8307-3
Herausgeber: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems (IFAAMAS)

Beyond Local Nash Equilibria for Adversarial Networks

Autoren: Oliehoek, Frans A; Savani, Rahul; Gallego, Jose; Pol, Elise van der; Groß, Roderich
Veröffentlicht in: Benelearn 2018 Pre-proceedings, 2018
Herausgeber: BNAIC

Bayesian Reinforcement Learning in Factored POMDPs

Autoren: Katt, Sammie; Oliehoek, Frans; Amato, Christopher
Veröffentlicht in: Proceedings of the 18th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems, 2019
Herausgeber: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems

The Representational Capacity of Action-Value Networks for Multi-Agent Reinforcement Learning

Autoren: Castellini, Jacopo; Oliehoek, Frans A.; Savani, Rahul; Whiteson, Shimon
Veröffentlicht in: Proceedings of the 18th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems, 2019, Seite(n) 1862-1864, ISBN 978-1-4503-6309-9
Herausgeber: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems

Interactive Learning and Decision Making: Foundations, Insights & Challenges

Autoren: Frans A. Oliehoek
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2018, Seite(n) 5703-5708, ISBN 9780-999241127
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2018/813

Plannable Approximations to MDP Homomorphisms: Equivariance under Actions

Autoren: van der Pol, Elise; Kipf, Thomas; Oliehoek, Frans A.; Welling, Max
Veröffentlicht in: Proceedings of the Nineteenth International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2020, Seite(n) 1431--1439, ISBN 9781450375184
Herausgeber: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems

Bayesian Reinforcement Learning in Factored POMDPs

Autoren: Katt, Sammie; Oliehoek, Frans; Amato, Christopher
Veröffentlicht in: Proceedings of the Eighteenth International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2019, Seite(n) 7-15, ISBN 978-1-4503-6309-9
Herausgeber: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems

Decentralized MCTS via Learned Teammate Models

Autoren: Aleksander Czechowski, Frans A. Oliehoek
Veröffentlicht in: Proceedings of the Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2020, Seite(n) 81-88, ISBN 978-0-9992411-6-5
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2020/12

Maximizing Information Gain in Partially Observable Environments via Prediction Reward

Autoren: Satsangi, Yash; Lim, Sungsu; Whiteson, Shimon; Oliehoek, Frans; White, Martha
Veröffentlicht in: Proceedings of the 19th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems, 2020, Seite(n) 1215--1223, ISBN 9781450375184
Herausgeber: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems

Influence-Based Abstraction in Deep Reinforcement Learning

Autoren: Miguel Suau de Castro, Elena Congeduti, Rolf Starre, Aleksander Czechowski, Frans Oliehoek
Veröffentlicht in: AAMAS Workshop on Adaptive Learning Agents (ALA), 2019
Herausgeber: https://ala2019.vub.ac.be/

Model-Based Reinforcement Learning with State Abstraction: A Survey.

Autoren: Rolf A. N. Starre, Marco Loog, Frans A. Oliehoek.
Veröffentlicht in: In Proceedings of the 34th Benelux Conference on Artificial Intelligence (BNAIC) and the 30th Belgian Dutch Conference on Machine Learning (Benelearn), 2022
Herausgeber: BNAIC/Benelearn

Alternating Maximization with Behavioral Cloning

Autoren: Czechowski, Aleksander; Oliehoek, Frans A.
Veröffentlicht in: BNAIC/BeneLearn 2020, 2020
Herausgeber: BNAIC/BeneLearn 2020

Multi Robot Surveillance and Planning in Limited Communication Environments

Autoren: Vibhav Kedege, Aleksander Czechowski, Ludo Stellingwerff, Frans A. Oliehoek
Veröffentlicht in: Proceedings of the 14th International Conference on Agents and Artificial Intelligence - Volume 1: ICAART, 2022, ISBN 978-989-758-547-0
Herausgeber: SciTePress

Loss Bounds for Approximate Influence-Based Abstraction

Autoren: Congeduti, E.; Alexander Mey; Frans Oliehoek
Veröffentlicht in: Proceedings of the 20th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems, 2021, Seite(n) 377-385, ISBN 9781450383073
Herausgeber: International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems
DOI: 10.48550/arxiv.2011.01788

Online Planning in POMDPs with Self-Improving Simulators

Autoren: He, Jinke; Suau de Castro, Miguel; Baier, Hendrik; Kaisers, Michael; Oliehoek, F.A.
Veröffentlicht in: Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence, {IJCAI-22}, 2022, Seite(n) 4628--4634}
Herausgeber: International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization
DOI: 10.24963/ijcai.2022/642

Multi-agent active perception with prediction rewards

Autoren: Lauri, Mikko; Oliehoek, Frans A.
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020), Ausgabe 33, 2020
Herausgeber: Curran Associates, Inc.

Distributed Influence-Augmented Local Simulators for Parallel MARL in Large Networked Systems

Autoren: Miguel Suau, Jinke He, Mustafa Mert Çelikok, Matthijs T. J. Spaan, Frans A. Oliehoek
Veröffentlicht in: Advances in Neural Information Processing Systems 35 (NeurIPS 2022), 2022
Herausgeber: NeurIPS

Comparing Exploration Approaches in Deep Reinforcement Learning for Traffic Light Control.

Autoren: Yaniv Oren, Rolf A. N., Starre, and Frans A. Oliehoek.
Veröffentlicht in: Proceedings of the 32nd Benelux Conference on Artificial Intelligence (BNAIC) and the 29th Belgian Dutch Conference on Machine Learning (Benelearn), 2020
Herausgeber: BNAIC/Benelearn

Analog Circuit Design with Dyna-Style Reinforcement Learning

Autoren: Lee, Wook; Oliehoek, Frans A.
Veröffentlicht in: NeurIPS 2020 Workshop: Machine Learning for Engineering Modeling, Simulation, and Design, Ausgabe 1, 2020
Herausgeber: NeurIPS 2020 Workshop: Machine Learning for Engineering Modeling, Simulation, and Design

Multi-Agent MDP Homomorphic Networks

Autoren: Van der Pol, Elise; Herke Van Hoof; Frans A. Oliehoek; Max Welling
Veröffentlicht in: International Conference on Learning Representations, 2022
Herausgeber: openreview.net

An Analysis of Abstracted Model-Based Reinforcement Learning.

Autoren: Rolf A. N. Starre, Marco Loog, Frans A. Oliehoek
Veröffentlicht in: arXiv e-prints, Ausgabe arXiv:2208.14407, 2022
Herausgeber: arXiv

The Representational Capacity of Action-Value Networks for Multi-Agent Reinforcement Learning

Autoren: Castellini, Jacopo; Oliehoek, F.A.; Savani, Rahul; Whiteson, Shimon
Veröffentlicht in: arXiv e-prints, 2019
Herausgeber: arxiv.org

A Sufficient Statistic for Influence in Structured Multiagent Environments

Autoren: Oliehoek, Frans A.; Witwicki, Stefan; Kaelbling, Leslie P.
Veröffentlicht in: arXiv e-prints, 2019
Herausgeber: arxiv.org

Difference rewards policy gradients

Autoren: Jacopo Castellini; Frans Oliehoek; Sam Devlin; Rahul Savani
Veröffentlicht in: Neural Computing and Applications, 2022, ISSN 0941-0643
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.48550/arxiv.2012.11258

Analysing factorizations of action-value networks for cooperative multi-agent reinforcement learning

Autoren: Jacopo Castellini; Frans A. Oliehoek; Rahul Savani; Shimon Whiteson
Veröffentlicht in: Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, Ausgabe 35, 2021, ISSN 1387-2532
Herausgeber: Kluwer Academic Publishers
DOI: 10.1007/s10458-021-09506-w

A Sufficient Statistic for Influence in Structured Multiagent Environments

Autoren: Frans A. Oliehoek; Stefan J. Witwicki; Leslie Pack Kaelbling
Veröffentlicht in: Journal of Artificial Intelligence Research, Ausgabe 70, 2021, Seite(n) 789-870, ISSN 1076-9757
Herausgeber: Morgan Kaufmann Publishers, Inc.
DOI: 10.48550/arxiv.1907.09278

General-Sum Multi-Agent Continuous Inverse Optimal Control

Autoren: Christian Neumeyer; Frans A. Oliehoek; Dariu M. Gavrila
Veröffentlicht in: IEEE Robotics and Automation Letters, Ausgabe 6, 2021, Seite(n) 3429 - 3436, ISSN 2377-3766
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/lra.2021.3060411

Influence-aware memory architectures for deep reinforcement learning in POMDPs

Autoren: Suau, Miguel; He, Jinke; Elena Congeduti; Rolf A.N. Starre; Aleksander Czechowski; Frans A. Oliehoek
Veröffentlicht in: Neural Computing and Applications, 2022, ISSN 0941-0643
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00521-022-07691-7

Beyond Local Nash Equilibria for Adversarial Networks

Autoren: Frans A. Oliehoek, Rahul Savani, Jose Gallego, Elise van der Pol, Roderich Groß
Veröffentlicht in: Artificial Intelligence - 30th Benelux Conference, BNAIC 2018, ‘s-Hertogenbosch, The Netherlands, November 8–9, 2018, Revised Selected Papers, Ausgabe 1021, 2019, Seite(n) 73-89, ISBN 978-3-030-31977-9
Herausgeber: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-31978-6_7

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