<div dir="ltr"><span style="font-size:13.333333969116211px">NIPS 2015 Workshop on Learning, Inference and Control of Multi-Agent Systems</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">12 December 2015, Montreal, Canada</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><a href="https://malic15.wordpress.com/" rel="noreferrer" target="_blank" style="font-size:13.333333969116211px">https://malic15.wordpress.com/</a><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">Submission deadline: 25 October 2015</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">1. Call for Papers</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">Authors can submit a 2-6 pages paper (excluding references) that will be reviewed by the organization committee. The papers can present new work or give a summary of recent work of the author(s). All papers will be considered for the poster sessions. Out-standing long papers (4-6 pages) will also be considered for a 20 minutes oral presentation. Submissions should be sent per email to </span><a href="mailto:malic.nips@gmail.com" target="_blank" style="font-size:13.333333969116211px">malic.nips@gmail.com</a><span style="font-size:13.333333969116211px">. Please use the standard NIPS style-file for the submissions. Your submission should be anonymous, so please do not add the author names to the PDF.</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">2. Workshop Overview</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">In the next few years, traditional single agent architectures will be more and more replaced by actual multi-agent systems with components that have increasing autonomy and computational power. This transformation has already started with prominent examples such as power networks, where each node is now an active energy generator, robotic swarms of unmaned aerial vehicles, software agents that trade and negotiate on the Internet or robot assistants that need to interact with other robots or humans. The number of agents in these systems can range from a few complex agents up to several hundred if not thousands of typically much simpler entities.</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">Multi-agent systems show many beneficial properties such as robustness, scalability, paralellization and a larger number of tasks that can be achieved in comparison to centralized, single agent architectures. However, the use of multi-agent architectures represents a major paradigm shift for systems design. In order to use such systems efficiently, effective approaches for planning, learning, inference and communication are required. The agents need to plan with their local view on the world and to coordinate at multiple levels. They also need to reason about the knowledge, observations and intentions of other agents, which can in turn be cooperative or adversarial. Multi-agent learning algorithms need to deal inherently with non-stationary environments and find valid policies for interacting with the other agents.</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">Many of these requirements are inherently hard problems and computing their optimal solutions is intractable. Yet, problems can become tractable again by considering approximate solutions that can exploit certain properties of a multi-agent system. Examples of such properties are sparse interactions that only occur between locally neighbored agents or limited information to make decisions (bounded rationality).</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">3. Goal</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">The fundamental challenges of this paradigm shift span many areas such as machine learning, robotics, game theory and complex networks. This workshop will serve as an inclusive forum for the discussion on ongoing or completed work in both theoretical and practical issues related to the learning, inference and control aspects of multi-agent systems</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">4. Format</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">The workshop will serve as a platform to bring researchers from the different relevant communities together and foster discussions about the next necessary developments for multi-agent systems. The workshop will consists of five to six invited talks, a few contributed talks and a poster session.</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">5. Confirmed Speakers</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Michael L. Littman (Brown University)</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Frans Oliehoek (University of Amsterdam)</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Christian Blum (University of the Basque Country)</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Michael Bowling (University of Alberta)</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Roderich Gross (University of Sheffield)</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Karl Tuyls (University of Liverpool)</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Vito Trianni (Italian National Research Council)</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">6. Topics</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Multi-Agent Reinforcement Learning</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    POMDPs, Dec-POMDPS and Partially Observable Stochastic Games</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Multi-Agent Robotics, Human-Robot Collaboration, Swarm Robotics</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Game Theory, Algorithms for Computing Nash Equilibria and</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    other Solution Concepts</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Swarm Intelligence</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Evolutionary Dynamics</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Complex Networks</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Mechanism Design</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Ad hoc teamwork</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">7. Workshop Organizers</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    </span><span class="" style="font-size:13.333333969116211px">Vicenç</span><span style="font-size:13.333333969116211px"> Gómez (Universitat Pompeu Fabra)</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Gerhard Neumann (Technische Universität Darmstadt)</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Jonathan Yedidia (Disney Research)</span><br style="font-size:13.333333969116211px"><span style="font-size:13.333333969116211px">    Peter Stone (University of Texas)</span><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><span style="color:rgb(51,51,51);font-family:Tahoma,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:11px;line-height:15.3999996185303px;text-align:justify">---------------------------------------------</span></div><div><span style="color:rgb(51,51,51);font-family:Tahoma,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:11px;line-height:15.3999996185303px;text-align:justify">Gerhard Neumann</span></div><div><span style="color:rgb(51,51,51);font-family:Tahoma,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:11px;line-height:15.3999996185303px;text-align:justify">Assistant Professor</span></div><span style="color:rgb(51,51,51);font-family:Tahoma,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:11px;line-height:15.3999996185303px;text-align:justify">TU Darmstadt, FB-Informatik</span><div><span style="color:rgb(51,51,51);font-family:Tahoma,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:11px;line-height:15.3999996185303px;text-align:justify">Fachgebiet Computational Learning for Autonomous Systems</span></div><div><span style="color:rgb(51,51,51);font-family:Tahoma,Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:11px;line-height:15.3999996185303px;text-align:justify">Hochschulstr. 10, 64289 Darmstadt, Germany</span><br></div></div></div></div></div>
</div>