Neuste Artikel für Nash-Gleichgewichte

Eine Studie über Riemannischen Gradientenabstieg und seine Anwendung in komplexen Spielszenarien.

Untersuchung von Zwei-Spieler-Strategien in Minimax-Problemen und deren Anwendungen in der realen Welt.

Unsichere Systeme mithilfe von probabilistischer Modellprüfung und Spieltheorie analysieren.

Auktionen sind eine wichtige Handelsmethode in den heutigen Märkten und beeinflussen Preise und Beteiligung.

Datenrouting-Strategien analysieren, um Paketverlust in geteilten Netzwerken zu minimieren.

Ein Blick darauf, wie man Bewertungen für Agenten in simulierten wirtschaftlichen Szenarien verbessern kann.

Untersuchung der Auswirkungen von geteilter Zufälligkeit auf die Kosten in Netzwerkstausspielen.

Wir stellen VISER vor, einen neuen Ansatz für Spiele mit ungleicher Informationsverteilung.

Lern, wie Spieler ihre Verhandlungsergebnisse mit informierten Entscheidungen verbessern können.

Entdecke die Strategien und Regeln von Baccara Chemin de Fer.

Pure CFR verbessert die Entscheidungsfindung in komplexen Spielen mit versteckten Informationen.

Untersuchung von Nash-Gleichgewichten in Netzwerkszenarien mit Angreifern und Verteidigern.

Dieses Papier spricht über das Gleichgewicht von Angebot und Nachfrage auf den Elektrizitätsmärkten.

Dieser Artikel untersucht, wie Spieler in Kommunikationsspielen koordinieren und Vertrauen aufbauen.

Untersuchung der Auswirkungen von unvollständiger Impfung auf Gesundheit und Gesellschaft.

Eine Methode, um mehrere Agenten für sichere Formationen und Kollisionen zu steuern.

Ein neuer Ansatz, um die Strategien der Spieler in Stau-Spielen mit begrenzten Informationen zu stabilisieren.

Ein Blick darauf, wie Agenten sich anpassen und in dynamischen Umgebungen lernen.

Dieses Papier untersucht, wie Unternehmen auf den Kohlenstoffmarkt agieren, um Emissionen zu reduzieren.

Diese Studie untersucht das Finden von Nash-Gleichgewichten unter individuellen Einschränkungen in wettbewerbsorientierten Szenarien.

Ein neues Modell verbessert die Einsichten in Normalformspiele.

Untersuchung der Auswirkungen von Datenkorruption auf Lernstrategien in Zwei-Spieler-Nullsummen-Markov-Spielen.

Neue Methoden verbessern Strategien in extensiven Spielen für bessere Ergebnisse.

Erforschen, wie Agenten ihre Strategien in komplexen vernetzten Systemen anpassen.

Diese Studie untersucht die Anpassungen von Strategien in Multi-Agenten-Settings durch befriedigende Wege.

Eine Methode zur Findung von Nash-Gleichgewichten in komplexen Entscheidungsfindungsszenarien.

Ein Blick auf Mean-Field-Spiele und ihre Rolle in Multiagentensystemen.

Eine neue Methode verbessert das Strategielernen für Agenten in Multi-Agenten-Systemen.

Dieser Artikel untersucht die Strategien von Nutzern auf den Energiemärkten, um Probleme mit Überlastungen anzugehen.

Untersuchung von Koordination, Netzwerken und Entscheidungsfindung zwischen Agenten in verschiedenen Kontexten.

Eine Methode für Agenten, um Strategien in Mittelwertfeldspielen mit minimalem Vorwissen zu lernen.

Eine Studie über robuste POMDPs und ihre Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.

Eine tiefgehende Analyse der besten Antwort-Dynamik in ganzzahligen konvexen quadratischen Spielen.

Einführung der Spieltheorie mit variabler Grösse, um Gruppendynamiken und Interaktionen zu analysieren.

Dieser Artikel untersucht, wie individuelles Verhalten die Ausbreitung und den Umgang mit Krankheiten beeinflusst.

Diese Studie untersucht das Spieler Verhalten in Blindspiel-Spielen mit Thompson-Sampling.

Studie zeigt schnelle Wege zu effizienten Nash-Gleichgewichten in potenziellen Spielen.

Zwei Algorithmen verbessern die Entscheidungsfindung für Agenten in wettbewerbsorientierten und kooperativen Umgebungen.

Die Vorhersage von erneuerbaren Energien braucht bessere Koordination, um effizienter und kosteneffektiver zu sein.

Untersuchen komplexer Interaktionen in Spielen mit fortgeschrittenen mathematischen Methoden.