<div dir="ltr">Call for Papers: DAI 2020<div><br>Second International Conference on Distributed Artificial Intelligence<br><br>October 24-27, 2020, Nanjing, China<div><br><br>========= Response to the Impact of Novel Coronavirus (COVID-19) =========<br>We expect that COVID-19 will be well contained globally in October, and thus the authors are highly encouraged to attend DAI 2020 on-site for better communications. Meanwhile, DAI 2020 will be fully prepared to support online presentations and online discussions. We hope that authors need not worry about conference participation.<br>==========================================================================<br><br>The aim of the Distributed Artificial Intelligence (DAI) is bringing together researchers and practitioners in related areas (e.g., general AI, multi-agent systems, distributed learning, computational game theory) to provide a single, high-profile, internationally renowned forum for research in the theory and practice of distributed AI. The 2nd DAI conference will be located in Nanjing, China in October 2020. To maintain the high quality of the conference, we will invite high quality tutorials and invite accepted papers from sister conferences (e.g., AAMAS, AAAI, IJCAI, EC, KDD, ICLR, ICML, NeurIPS) to present at the conference. We will also invite high quality talks from industry.<br><br>## Information for Authors<br><br>DAI 2020 encourages the submission of theoretical, empirical, and perspective papers. Submitted papers should make clear the significance and relevance of their results to the scope and agenda of the DAI conference. Each paper should have a thorough evaluation, either theoretical or empirical, that advances the current understanding of distributed AI. Each paper should also pay attention to discussing how their work relates to the current AI literature. All submissions will be rigorously peer reviewed and evaluated on the basis of the overall quality of their technical contribution, including criteria such as originality, soundness, relevance, significance, quality of presentation, and understanding of the state of the art.<br><br>The submission deadline is May 15, 2020 (23:59 UTC-12). By this time, authors are asked to submit their paper to: <a href="https://easychair.org/conferences/?conf=dai2020">https://easychair.org/conferences/?conf=dai2020</a><br><br>The initial paper needs to be submitted by this date; however, authors are encouraged to update their submission as desired after the review period. Please note that submitting an abstract is required before submitting a full paper.<br><br>To submit a paper, please first create an Easychair.org account, login to your account and go to the submission page to submit your paper.<br><br>The paper length is limited to 6 pages, with 1 additional page containing only bibliographic references. Authors may use as many pages of appendices (after the bibliography) as they wish, but reviewers are not required to read these.<br><br>The DAI 2020 review process is DOUBLE BLIND. Please make sure that the submission does not disclose the authors' identities or affiliations.<br><br>Please include any supplementary material after the main paper in the same PDF. Please note that the reviewers are not required to read this extra material when assessing the paper.<br><br>To prepare your submission to DAI 2020, please use the LaTeX style files provided at: <a href="http://www.adai.ai/dai/2020/DAI20-ACMTemplate.tex">http://www.adai.ai/dai/2020/DAI20-ACMTemplate.tex</a><br><br>All work must be original, i.e., it must not have appeared in a conference proceedings, book, or journal and may not be under review for another archival conference. At least one of the authors of each paper is required to register, attend, and present the paper at the conference.<br><br>## Topics of Interest<br><br>The conference solicits papers addressing original research on Distributed Artificial Intelligence. Topics of interest include (but are not limited to) the following:<br><br>Agent Cooperation:<br>* Biologically-inspired approaches and methods<br>* Collective intelligence<br>* Distributed problem solving<br>* Teamwork, team formation, teamwork analysis<br>* Coalition formation (non-strategic)<br>* Multi-robot systems<br>* Federated learning<br>* Distributed learning systems<br><br>Humans and Agents:<br>* Human-robot/agent interaction<br>* Multi-user/multi-virtual-agent interaction<br>* Agents competing against humans<br>* Agent-based analysis of human interactions<br>* Agents for improving human cooperative activities<br>* Applications<br><br>Single/Multi-agent Learning:<br>* Reward structures for learning<br>* Multi-agent learning<br>* Reinforcement learning<br>* Deep learning<br>* Adversarial machine learning<br>* Applications<br><br>Computational Game Theory:<br>* Complexity of algorithms for games<br>* Practical algorithms for games<br>* Behavioral models of games<br>* Security games<br>* Applications<br><br>Economics and Computation:<br>* Auctions and mechanism design<br>* Market design and applications<br>* Social choice theory<br>* Game theory for practical applications<br>* Economics of blockchain systems<br>* Applications<br><br>## Policies<br><br>Policy on multiple and previous submissions<br><br>Authors may not submit any paper to DAI 2020 that has already appeared in an archival forum. Authors must ensure that no submission to DAI 2020 is under review for another archival forum between the DAI 2020 submission and decision dates.<br><br>Accepted papers will appear in ACM Digital Library proceedings and will be widely indexed.<br><br>For further details about DAI 2020, please visit the website at <a href="http://www.adai.ai/dai/2020">http://www.adai.ai/dai/2020</a><br><br>DAI 2020 Program Chairs<br>Matthew E. Taylor, University of Alberta<br>Yang Yu, Nanjing University</div></div></div>