PACT: التخطيط المزدوج من خلال Trace-Graphs لتحديثات متكاملة متعددة الأطراف الديناميكية / PACT: Plan-Augmented Coordination via Trace-Graphs for Dynamic Multi-Agent Combinatorial Optimization (2026) (Arabic)

وقد تم البحث عن نهج متعددي المختصين في الآونة الأخيرة كوسيلة لتعزيز التوسع في تعزيز التعلم من أجل تحسين التكوين المشترك العصبي. يفترض الأساليب الحالية أن جميع المعلومات حول حالة المشكلة معروفة في وقت مبكر. ومع ذلك، فإن المشاكل في العالم الحقيقي غالبا ما تكون ديناميكية: يتم الكشف عن المعلومات ذات الصلة تدريجياً مع اتخاذ المختصين إجراءات (على سبيل المثال، الوصول إلى الحد الأقصى في مشكلة توجيه فقط للتعرف على أنها غير قابلة للتنفيذ). في مثل هذه الحالات، لا يتمكن المختصون الحاليون من التحكم في المختصين في التحقق من المعلومات التي يتم الكشف عنها تدريجيا.

Abstract

Multi-agent approaches have been investigated recently as a means of improving the scalability of reinforcement learning for neural combinatorial optimization. Existing methods assume that all problem instance information is known upfront. However, real-world problems are often dynamic: relevant information is progressively revealed as the agents take actions (e.g., arriving at an edge in a routing problem only to discover it is untraversable). In such cases, existing methods fail to coordinate agents to explore and exploit the progressively revealed information. To address the arising coordin

Is this paper real? This page was built from OpenAlex and arXiv records, not generated. Software can verify any reference in one call: GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.26671, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txt