Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Juegos de Suma Cero
Escenarios donde las ganancias de un agente corresponden exactamente a las pérdidas de otros agentes, creando una competencia estricta.
Juegos Cooperativos Puros
Entornos donde todos los agentes comparten un objetivo común y maximizan una recompensa colectiva.
Aprendizaje por Comunicación
Los agentes aprenden a desarrollar y utilizar protocolos de comunicación para coordinar sus acciones.
MARL Centralizado-Descentralizado
Arquitectura donde el entrenamiento utiliza información global pero la ejecución es completamente descentralizada.
Teoría Aplicada al MARL
Aplicación de los conceptos de equilibrio de Nash y estrategias mixtas en el aprendizaje multiagente.
Exploración Multiagente
Estrategias de exploración adaptadas a entornos multiagente donde las acciones de otros afectan la exploración.
Aprendizaje Jerárquico Multiagente
Estructuras de aprendizaje donde los agentes están organizados en jerarquías con diferentes niveles de decisión.
Formación de Equipos Dinámica
Los agentes aprenden a formar y adaptar equipos según los requisitos de la tarea.
MARL Adversarial
Escenarios donde algunos agentes actúan como adversarios para mejorar la robustez de otros agentes.
Asignación de Recursos Multiagente
Distribución óptima de recursos limitados entre múltiples agentes de aprendizaje.
MARL Continuo
Aprendizaje multiagente en espacios de acción continuos, aplicable a robótica y control.
Escalabilidad en MARL
Técnicas que permiten que el aprendizaje funcione eficazmente con un gran número de agentes.
Consenso Multiagentes
Mecanismos mediante los cuales los agentes llegan a un acuerdo sobre decisiones o estados compartidos.
MARL Parcialmente Observable
Aprendizaje donde cada agente tiene solo una vista parcial del estado global del entorno.