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An RL-based Approach to Improve Communication Performance and Energy Utilization in Fog-based IoT., , und . WiMob, Seite 324-329. IEEE, (2019)Multi-agent Deep Reinforcement Learning for Zero Energy Communities., und . ISGT Europe, Seite 1-5. IEEE, (2019)Learning run-time compositions of interacting adaptations., und . SEAMS@ICSE, Seite 108-114. ACM, (2020)Adaptive Height Optimization for Cellular-Connected UAVs: A Deep Reinforcement Learning Approach., , , , und . IEEE Access, (2023)Parallel Transfer Learning in Multi-Agent Systems: What, when and how to transfer?, , , und . IJCNN, Seite 1-8. IEEE, (2019)A reinforcement learning approach to improve communication performance and energy utilization in fog-based IoT., , und . CoRR, (2021)Auto-COP: Adaptation generation in Context-oriented Programming using Reinforcement Learning options., und . Inf. Softw. Technol., (Dezember 2023)Causal Counterfactuals for Improving the Robustness of Reinforcement Learning., , und . CoRR, (2022)Multi-Agent Deep Reinforcement Learning For Optimising Energy Efficiency of Fixed-Wing UAV Cellular Access Points., , und . CoRR, (2021)Heterogeneous Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Traffic Lights Control., und . AICS, Volume 2259 von CEUR Workshop Proceedings, Seite 2-13. CEUR-WS.org, (2018)