Réinstallation des migrants par l'optimisation multiobjectif évolutive

Mathématiques, Ingénierie, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
réinstallation des migrants   optimisation multiobjectif   algorithmes évolutifs   algorithme glouton   optimisation sous-modulaire   humanitarisme   taux d'emploi  

Une étude sur un nouveau cadre pour résoudre le problème de réinstallation des migrants via l’optimisation multiobjectif évolutive Dans le contexte de la mondialisation accélérée et des dynamiques socio-économiques en constante évolution, le phénomène migratoire est devenu une tendance mondiale incontournable. Que ce soit sous l’angle de l’aide hum...

Apprentissage par renforcement pour la navigation coopérative multi-agents dans un environnement hybride avec apprentissage relationnel par graphe

Ingénierie, Génie mécanique, Génie électrique, Sciences de l'information, Informatique, Automatique, Intelligence artificielle,
système multi-agents   apprentissage par renforcement   apprentissage relationnel par graphe   environnement hybride   navigation coopérative   exécution décentralisée   évitage des collisions  

Recherche sur la navigation coopérative en environnement hybride multi-agents : Une nouvelle méthode d’apprentissage par renforcement basée sur l’apprentissage relationnel par graphe La technologie des robots mobiles connaît un essor grâce au développement du domaine de l’intelligence artificielle, la capacité de navigation restant l’un des axes de...

Approche de détection d'intrusion pour le trafic de l'Internet industriel des objets à l'aide de l'apprentissage profond récurrent renforcé et de l'apprentissage fédéré

Sciences de l'information, Électronique et informatique, Informatique, Intelligence artificielle,
IoT industriel   Détection d'intrusion   Apprentissage fédéré   Apprentissage profond par renforcement   Dépendances temporelles   Confidentialité des données   Sélection des nœuds  

Méthode de détection d’intrusion pour le trafic de l’Internet industriel des objets basée sur l’apprentissage fédéré assisté par apprentissage profond récurrent par renforcement Contexte académique Le développement rapide de l’Internet industriel des objets (Industrial Internet of Things, IIoT) a apporté une révolution majeure aux systèmes industri...

Contrôle non linéaire optimisé par apprentissage par renforcement à temps fixe adaptatif composite et son application au pilote automatique de navire intelligent

Ingénierie, Génie mécanique, Génie maritime, Génie des transports, Génie électrique, Sciences de l'information, Informatique, Automatique, Intelligence artificielle,
contrôle adaptatif   contrôle à temps fixe   apprentissage par renforcement   systèmes non linéaires   réseaux neuronaux   navires intelligents   méthodes d'optimisation  

Étude sur le contrôle optimisé de l’apprentissage par renforcement en temps fixe pour les systèmes non linéaires appliqué au pilote automatique des navires intelligents Ces dernières années, la technologie de conduite autonome intelligente est devenue un sujet brûlant dans le domaine de la commande automatisée. Dans les systèmes non linéaires compl...

Attaque d'Inférence d'Appartenance Ensemble à Niveaux Multiples

Sciences de l'information, Électronique et informatique, Informatique, Intelligence artificielle,
apprentissage automatique   attaque de la vie privée   inférence d'appartenance   fuite de données   sécurité IA  

Analyse approfondie d’un article de recherche : MEMIA: Multilevel Ensemble Membership Inference Attack Introduction au contexte de recherche Avec le développement rapide des technologies numériques, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) ont progressivement pénétré divers domaines tels que la santé, la finance, le comm...

Apprentissage par renforcement multi-agents déterministe distribué basé sur le consensus de politique

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle,
consensus de politique   algorithmes distribués   apprentissage par renforcement multi-agents   gradient de politique déterministe   graphs orientés   contrôle continu   apprentissage par renforcement profond  

Rapport de recherche sur l’apprentissage par renforcement multi-agent déterministe distribué basé sur le consensus de politique L’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning, RL) a fait des avancées significatives ces dernières années dans divers domaines, notamment la robotique, les réseaux électriques intelligents et la conduite autono...