TRIDENT: Die Hybrid-Safety-Physics-Koppelung für nachweislich sichere Multi-Agent Reinforcement Learning durchbrechen

arXiv:2606.18308v1 Ankündigungstyp: neu. Zusammenfassung: Sichere Koordination in vernetzten Cyber-Physischen Systemen zwingt Lernalgorithmen, gleichzeitig hybride diskret-kontinuierliche Aktionen, strikte Trainingszeitstabilität-Constraints und physik-gesteuerte Dynamiken zu handhaben. Wir zeigen, dass diese drei Features eine