约翰森·科,朗特朗,亚历克斯·罗杰斯和尼克·詹宁斯
(2009)
无线视觉传感器网络的分布式自适应采样、转发和路由算法。
第三届传感器网络Agent技术国际研讨会，第八届自治Agent和多Agent系统国际联合会议（AAMAS-09）研讨会，匈牙利布达佩斯。
2009年5月10日至15日。
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约翰森·科,Tran Thanh，朗,罗杰斯，亚历克斯和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2010)
基于Agent的无线视觉传感器节点动态规划分布式协调机制。
计算机杂志,53 (8),.
朗特朗,阿尔奇·查普曼,穆尼奥斯·德·科特·弗洛雷斯·卢纳（Munoz De Cote Flores Luna）、何塞·恩里克（Jose Enrique）,亚历克斯·罗杰斯和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2010)
Epsilon–预算第一政策–有限的多武器匪徒。
第二十四届AAAI人工智能会议，美国亚特兰大，佐治亚州。
2010年7月10日至14日。
.
朗特朗
(2010)
无线传感器网络中高效长期信息收集的多臂Bandit模型
序号。
（新闻稿）
朗特朗,亚历克斯·罗杰斯和尼克·詹宁斯
(2012)
使用能量收集无线传感器进行长期信息收集：一种基于多武器强盗的方法。
自治代理与多代理系统,25 (2),.(doi:10.1007/s10458-011-9179-0).
朗特朗,玛丽亚·波卢卡罗夫,阿尔奇·查普曼,亚历克斯·罗杰斯和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2011)
整数可拆分加权拥塞对策中纯策略纳什均衡的存在性。
2011年第四届SAGT国际研讨会，意大利阿马尔菲。
.(数字对象标识代码：10.1007/978-3-642-24829-022).
鲁本·斯特兰德斯,朗特朗,Delle Fave，弗朗西斯科·玛丽亚,亚历克斯·罗杰斯和尼克·詹宁斯
(2012)
DCOPS和强盗：分散协调中的勘探和开发。
程序。第十一届自治代理和多代理系统国际会议（AAMAS），西班牙巴伦西亚。
.
Tran Thanh，朗,查普曼，阿奇,亚历克斯·罗杰斯和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2012)
基于背包的预算受限多武装匪徒优化策略。
第二十六届AAAI人工智能会议（AAAI-12），加拿大多伦多。
2012年7月21日。
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朗特朗
(2012)
预算有限的多武器强盗。
南安普顿大学,物理与应用科学学院,博士论文,173第页。
特朗，Ngoc Cuong,朗特朗,恩里科·科斯坦萨和萨瓦帕利·D·拉姆特尔。
(2012)
预测家庭能源管理的能源消耗活动。
能源系统代理技术（ATES 2012），西班牙巴伦西亚。
8页.
朗特朗,塞巴斯蒂安·斯坦因,亚历克斯·罗杰斯和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2012)
使用多武器强盗高效地众包未知专家。
第20届欧洲人工智能会议（ECAI 2012），法国蒙彼利埃。
2012年8月26日至30日。
.(doi:10.3233/978-1-61499-098-7-768).
朗特朗,马泰奥·维南齐,罗杰斯，亚历克斯和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2013)
高效的预算分配，确保众包分类任务的准确性。
AAMAS’13 2013年自治代理和多代理系统国际会议论文集。
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朗特朗,阮，Tri-Dung,塔拉尔·拉旺,亚历克斯·罗杰斯和新泽西州詹宁斯。
(2013)
一种有效的基于向量的联盟博弈表示。
IJCAI'13第二十届国际人工智能联合会议记录。
.
Ngoc Cuong Truong,朗特朗,恩里科·科斯坦萨和D.Sarvapali Ramthur
(2013)
基于代理的家庭能源管理活动预测。
能源系统代理技术（ATES 2013），美国明尼苏达州。
2013年5月5日至6日。
8页.
特朗，Ngoc Cuong,朗特朗,恩里科·科斯坦萨和萨瓦帕利·D·拉姆特尔。
(2013)
面向家用能源管理的家电使用预测。
ACM E-Energy 2013，美国伯克利。
2013年5月20日至23日。
2个pp.
特朗，Ngoc Cuong,詹姆斯·麦金纳尼,朗特朗,恩里科·科斯坦萨和萨瓦帕利·D·拉姆特尔。
(2013)
预测智能家居能源管理的多设备使用情况。
第23届国际人工智能联合会议（IJCAI 2013），中国北京。
2013年8月3日至9日。
朗特朗,Trung Dong Huynh,罗森菲尔德，A,萨瓦帕利·拉姆特尔和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2014)
预算修正：预算有限的众包，用于相互依赖的任务分配，并提供质量保证。在第13届自主代理和多代理系统国际会议论文集：2014年AAMAS。
ACM出版社。
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朗特朗,塞巴斯蒂安·斯坦因和亚历克斯·罗杰斯等。
(2014)
使用有界多武装匪徒高效众包未知专家。
人工智能,214,.(doi:10.1016/j.artint.2014.04.005).
Tran Thanh，朗,斯塔夫罗吉安尼斯，Lampros C。,维克多·纳罗迪茨基,瓦伦丁·罗布,尼古拉斯·R·詹宁斯。和彼得·凯
(2014)
预算有限的赞助搜索拍卖中在线竞标优化的有效遗憾界限。
张尼文L。和田，金（编辑）在《人工智能中的不确定性：第三十届会议论文集》（2014）：2014年7月23日至27日，加拿大魁北克省魁北克市。
AUAI出版社。
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Han、TheAnh,朗特朗和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2014)
进化系统中的干扰成本。
COIN 2014：第17届协调、组织、制度和规范国际研讨会，法国巴黎。
2014年6月5日。
维克多·纳罗迪茨基,塞巴斯蒂安·斯坦因,米尔科·托宁,朗特朗,迈克尔·弗拉索普洛斯和新泽西州詹宁斯。
(2014)
众筹中的推荐激励。
HCOMP2014：人类计算与会议；众包，美国匹兹堡。
2014年11月2日至4日。
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朗特朗,Trung Dong Huynh,阿维·罗森菲尔德,萨瓦帕利·D·拉姆特尔。和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2015)
预算约束下的众包复杂工作流。在AAAI'15第二十届AAAI人工智能会议论文集。
ACM出版社。
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朗特朗,夏英策,秦涛和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2015)
随机选择背包问题的高效算法及其性能保证。在IJCAI’15第24届国际人工智能大会论文集。
ACM出版社。
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朗特朗,徐海峰和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2016)
在事先不知情的情况下反复玩安全游戏。
第十五届自主代理和多代理系统国际会议（AAMAS 2016）会议记录，新加坡，新加坡。
2016年5月8日至12日。
9页.
贾亚·卡瓦莱,布依，洪,布拉尼斯拉夫·克维顿,朗特朗和桑杰·查拉
(2015)
在线矩阵分解推荐的高效汤普森抽样。在NIPS’15：第28届神经信息处理系统国际会议记录-第1卷。第一卷，ACM出版社。
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特朗，Ngoc Cuong,蒂姆·巴尔斯拉格,戈帕尔·拉姆特尔和朗特朗
(2016)
家用电器使用的交互式调度。
第25届国际人工智能联合会议（IJCAI-160，美国纽约）。
2016年7月8日至14日。
第7页.
马钦·瓦涅克,朗特朗,米查拉克，托马斯·P。和尼古拉斯·詹宁斯
(2017)
恶意玩家的美元拍卖。在第三十一届AAAI人工智能会议论文集和第二十届人工智能创新应用会议论文集。第一卷，AAAI公司。
7页.
郭庆余,安、波和Tran Thanh，朗
(2017)
使用半土匪反馈反复玩网络拦截游戏。在第二十六届国际人工智能联合会议（IJCAI-17）。
9页.（新闻稿）
张友志,安、波,朗特朗,王震（Wang，Zhen）,甘佳瑞和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2017)
交通网络上的最佳逃生阻断。
国际人工智能联合会议，MCEC（墨尔本会展中心），澳大利亚墨尔本。
2017年8月19日至25日。
9页.
枪，塔哈,蒂莫西·诺曼和朗特朗
(2017)
预算有限的信任软件决策。在中，AAMAS 2017：自治代理和多代理系统。(计算机科学课堂讲稿,10643)施普林格国际出版公司,.(doi:10.1007/978-3-319-71679-4_7).
Truong、Nhat、Van Quoc,塞巴斯蒂安·斯坦因,朗特朗和尼克·詹宁斯
(2018)
众包竞赛的适应性激励选择。
第17届自主代理和多代理系统国际会议，瑞典斯德哥尔摩。
2018年7月11日至12日。
.
Mosaddek马里兰州Khan,朗特朗,Yeoh，William威廉和尼古拉斯·詹宁斯
(2018)
多智能体系统中基于GDL的DCOP算法的近最优节点到智能体映射启发式算法。在第十七届自主代理和多代理系统国际会议。
国际自治代理和多代理系统基金会。
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Mosaddek马里兰州Khan,朗特朗和詹宁斯，尼古拉斯
(2018)
协作多智能体系统中基于GDL的DCOP算法的通用域修剪技术。在第十七届自主代理和多代理系统国际会议。第3卷，国际自治代理和多代理系统基金会。
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爱德华多·马尼诺,朗特朗和尼古拉斯·詹宁斯
(2018)
关于众包分类数据收集的效率。
国际人工智能联合会议，瑞典斯德哥尔摩。
2018年7月13日至19日。
8页.
塔哈·D·Günesh。,朗特朗和蒂莫西·诺曼。
(2018)
通过强盗优化对信任模型进行战略攻击。
CEUR研讨会记录,2154,.
亚伦·施伦克,奥姆卡尔·塔科尔,徐海峰,方，费,米林德·塔姆贝,朗特朗,费比·瓦亚诺斯和叶夫根尼·沃勒米奇克
(2018)
欺骗网络对手：一种博弈论方法。在2018年AAMAS第17届自治代理和多代理系统国际会议。第2卷，国际自治代理和多代理系统基金会。
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勒·蒂普,Atena M.塔巴基。,Tran Thanh，朗,Yeoh，William威廉和儿子Tran Cao
(2018)
具有相互依赖性和用户麻烦成本的偏好诱导。在2018年AAMAS第17届自治代理和多代理系统国际会议。第2卷，国际自治代理和多代理系统基金会。
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塞族、亚历克山特鲁,爱德华多·马尼诺,伊奥安尼斯·梅萨里斯,朗特朗和前驱症状，Themis
(2017)
硬件级贝叶斯推理。在神经信息处理系统。
7页.
郭庆余,甘佳瑞,方，费,朗特朗,米林德·塔姆贝和安、波
(2018)
安全博弈的诱导均衡。在2018年AAMAS第17届自治代理和多代理系统国际会议。第3卷，国际自主代理和多代理系统基金会（IFAAMAS）。
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汉、安和朗特朗
(2018)
成本效益高的外部干预促进合作的发展。
科学报告,8 (1),,[15997].(doi:10.1038/s41598-018-34435-2).
汉、安,西蒙·林奇,朗特朗和弗朗西斯科·桑托斯。
(2018)
通过地方和全球干预战略促进结构化人群的合作。在2018年第27届国际人工智能联合会议记录。2018年7月第卷，国际人工智能联合会议。
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Shi、Zheyuan Ryan,唐子业,Tran Thanh，朗,罗希特·辛格和方，费
(2018)
设计游戏：优化安全游戏中的回报结构。在2018年第27届国际人工智能联合会议记录。2018年7月第卷，国际人工智能联合会议。
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Hau Chan,朗特朗,布莱恩·怀尔德,赖斯，埃里克,费比·瓦亚诺斯和米林德·塔姆贝
(2018)
通过多个多维背包的镜头为无家可归的青年利用住房资源。在AIES 2018-2018 AAAI/ACM人工智能、伦理和社会会议记录。
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.(doi:10.1145/3278721.3278757).
罗纳德·瓜兰,罗纳德·瓜兰,维克托·萨奎塞拉和朗特朗
(2019)
EDA和量身定制的臭氧日浓度数据插补算法。
博托-托巴尔，M。,巴巴·马吉，L。,Gonzalez-Huerta，J。,维拉克雷斯·卡瓦洛斯，P。,O.S.戈麦斯。和乌维迪亚·福斯勒，M。（编辑）在厄瓜多尔信息和通信技术（TIC.EC）：TICEC 2018。第884卷，斯普林格。
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沙赫扎德·戈洛米,阿穆利亚·雅达夫,朗特朗,比斯特拉·迪尔基纳和米林德·塔姆贝
(2019)
不要把你所有的策略放在一个篮子里：用不完善的先验知识玩绿色安全游戏。
北卡罗来纳州阿格蒙。,M.E.泰勒。,E·埃尔金德。和Veloso，M。（编辑）在第18届自治代理和多代理系统国际会议记录。
国际自治代理和多代理系统基金会。
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郭庆余,甘佳瑞,方，费,朗特朗,米林德·塔姆贝和安、波
(2019)
论安全博弈中斯塔克伯格均衡的诱导性。在第33届AAAI人工智能会议。
AAAI公司。
8页.
张有志,郭庆余,安、波,朗特朗和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2019)
借助实时信息，对城市罪犯进行最佳拦截。在第33届AAAI人工智能会议。
AAAI公司。
8页.
枪，塔哈,朗特朗和蒂莫西·诺曼
(2019)
识别信任和声誉系统中的漏洞。在第二十届国际人工智能联合会议记录，2019年8月10日至16日，中国澳门，IJCAI-19。
国际人工智能组织联合会议。
.(doi:10.24963/ijcai.2019/44).
枪，塔哈,朗特朗和蒂莫西·诺曼
(2019)
信任和声誉系统的攻击策略和分析。南安普顿大学doi:10.5258/SOTON/D0937[数据集]
甘佳瑞,徐海峰,郭庆余,朗特朗,兹诺维·拉比诺维奇和迈克尔·伍尔德里奇
(2019)
斯塔克伯格游戏中的模仿追随者欺骗。在2019年ACM EC-2019年ACM经济学与计算大会论文集。
ACM出版社。
.(doi:10.1145/3328526.3329629).
爱德华多·马尼诺,朗特朗和尼古拉斯·詹宁斯
(2019)
关于多个朴素贝叶斯分类器的数据收集效率。
人工智能,275,.(doi:10.1016/j.artint.2019.06.010).
Truong、Nhat、Van Quoc,塞巴斯蒂安·斯坦,Tran Thanh，朗和尼克·詹宁斯
(2019)
什么奖是对的？如何学习众包竞赛的最佳结构。
阿卜哈亚·纳亚克和阿洛克·夏尔马（编辑）在PRICAI 2019：人工智能趋势。第1160卷，斯普林格。
.(doi:10.1007/978-3-030-29908-8).
吉列尔莫·罗梅罗·莫雷诺,朗特朗和马库斯·布雷德
(2020)
掩护和遮蔽：关于投票动态中的两种舆论控制策略的故事。
霍奇内·切里菲,萨布丽娜·盖托,何塞·费尔南多·门德斯,埃斯特班·莫罗和路易斯·马特乌斯·罗查（编辑）在复杂网络及其应用VIII:第1卷：2019年第八届复杂网络及应用国际会议论文集。第881卷，斯普林格。
.(doi:10.1007/978-3-030-36687-2-57).
保罗·塞拉菲诺,卡明·文特雷,Tran Thanh，朗,张杰,安、波和尼克·詹宁斯
(2019)
智能路线导航中的社会成本保障。
A.Nayak。和A.夏尔马。（编辑）在PRICAI 2019：人工智能趋势。2019年价格。第11671卷，查姆施普林格。
.(doi:10.1007/978-3-030-29911-8_37).
Leelavimolsilp，锡,越南，阮,塞巴斯蒂安·斯坦因和朗特朗
(2019)
具有多个矿工的工作证明区块链中的自私开采：一项实证评估。
马蒂奥·巴多尼,迈赫迪·达斯塔尼,辽、北水,樱井裕子和莱姆·扎利拉·温克斯顿（编辑）在PRIMA 2019：多代理系统的原理与实践。第11873卷，斯普林格。
.(doi:10.1007/978-3-030-33792-6_14).
爱德华多·马尼诺,朗特朗和尼古拉斯·詹宁斯
(2019)
众包分类的流式贝叶斯推理。
第33届神经信息处理系统会议（NeurIPS 2019），加拿大温哥华。
2019年12月8日至14日。
11页.
荀、雷,朗特朗,巴希尔·哈希米和杰夫·梅勒特
(2020)
优化嵌入式机器学习的资源管理。
乔治·迪纳塔莱,克里斯蒂亚娜·博尔奇尼和埃琳娜·伊奥安娜·瓦塔杰卢（编辑）在2020年欧洲设计、自动化和测试会议记录，日期2020。
.(doi:10.23919/DATE48585.2020.9116235).
荀、雷
(2019)
“优化嵌入式机器学习资源管理”的数据集。南安普顿大学doi:10.5258/SOTON/D1154[数据集]
荀、雷
(2020)
“异构嵌入式平台上用于运行时DNN性能扩展的增量训练和组卷积修剪”的数据集。南安普顿大学doi:10.5258/SOTON/D1245[数据集]
吉列尔莫·罗梅罗·莫雷诺,爱德华多·马尼诺,朗特朗和马库斯·布雷德
(2020)
选民模型中的狂热和影响力最大化：何时瞄准狂热者？
雨果·巴博萨,罗纳尔多·梅内泽斯,Gomez-Gardenes，耶稣,布鲁诺Gonçalves,朱塞佩·曼吉奥尼和马科斯·奥利维拉（编辑）在复杂网络十一：第十一届复杂网络会议论文集，CompleNet 2020：第十一次复杂网络会议文献集CompleNet2020。
斯普林格。
.(doi:10.1007/978-3-030-40943-2_10).
吉列尔莫·罗梅罗·莫雷诺,朗特朗和马库斯·布雷德
(2020)
选民动态的持续影响最大化：针对高级别节点是一个好策略吗？
2020年自治代理和多代理系统国际会议，新西兰奥克兰。
2020年5月9日至13日。
3页.
爱德华多·马尼诺
(2020)
binary_sims.exe和相关数据集的源代码。南安普顿大学doi:10.5258/SOTON/D1505[数据集]
安德烈·保拉（Andre Paola Ortega Alban）,萨瓦帕利·拉姆特尔,朗特朗和杰弗里·梅勒特
(2020)
数据集：自组织无线传感器网络中的合作伙伴选择，用于机会主义能源谈判：一种基于多武器强盗的方法。南安普顿大学doi:10.5258/SOTON/D1659[数据集]
尼古拉斯·主教,Hau Chan,德巴马利亚·曼达尔和Tran Thanh，朗
(2020)
对抗性封锁土匪。
H·拉罗谢尔。,M.兰扎托。,哈德塞尔，R。,M.F.巴尔坎。和Lin，H。（编辑）在神经信息处理系统进展33（NeurIPS 2020）。
NeurIPS。.
尼古拉斯·主教,朗特朗和恩里科·格丁
(2020)
从验证的训练数据中进行最佳学习。
H·拉罗谢尔。,M.兰扎托。,哈德塞尔，R。,M.F.巴尔坎。和Lin，H。（编辑）在神经信息处理系统进展33（NeurIPS 2020）。
NeurIPS。.
安德烈·奥尔特加。,萨瓦帕利·拉姆特尔,朗特朗和杰夫·梅勒特
(2021)
用于机会主义能源谈判的自组织无线传感器网络中的合作伙伴选择：一种基于多武装盗贼的方法。
Ad Hoc网络,112,[102354].(doi:10.1016/j.adhoc.2020.102354).
马哈茂德、萨达丁,穆米塔·乔杜里,Mosaddek马里兰州Khan,朗特朗和尼古拉斯·R·詹宁斯。
(2020)
AED：一种随时进化的DCOP算法。
安，B,纽约州约克-史密斯,El，Fallah Seghrouch和苏克塔克，G（编辑）在第19届自治代理和多代理系统国际会议记录（AAMAS 2020）。
国际自主代理和多代理系统基金会（IFAMAS）。
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