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A Multiagent Approach to Hyper-Redundant Manipulators, , und . Proceedings of the AAMAS 2008 Workshop on Adaptive Learning Agents and Multi-Agent Systems (ALAMAS+ALAg 2008), Estoril, Portugal, (Mai 2008)Reinforcement Learning in Multi-agent Games - A value iteration perspective. (2007)Forecast-Based Mechanisms for Demand Response., , und . AAMAS, Seite 1600-1608. International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, (2019)The value of online information for demand response in Walrasian electricity markets., , , und . ISGT Asia, Seite 1-6. IEEE, (2015)Bee-inspired foraging in an embodied swarm., , , , , , , und . AAMAS, Seite 1311-1312. IFAAMAS, (2011)Towards a Fast Detection of Opponents in Repeated Stochastic Games., und . AAMAS Workshops (Selected Papers), Volume 10642 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 239-257. Springer, (2017)Addressing the policy-bias of q-learning by repeating updates., und . AAMAS, Seite 1045-1052. IFAAMAS, (2013)Addressing Environment Non-Stationarity by Repeating Q-learning Updates., und . J. Mach. Learn. Res., (2016)Empirical and Theoretical Support for Leniency in Cooperative Games (Extended abstract), , und . Proc. of 10th Intl. Conf. on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2011), Seite 1105--1106. International Foundation for AAMAS, (2011)Replicator Dynamics for Multi-agent Learning - An Orthogonal Approach. Proc. of the 21st Benelux Conference on Artificial Intelligence (BNAIC 2009), Seite 113--120. Eindhoven, Eindhoven University of Technology, (2009)