Neuste Artikel für Nash-Gleichgewichte

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.

Ein neuer Algorithmus verbessert das Computerlernen in Wettkampfspielen.

Ein Blick darauf, wie Lernalgorithmen in wettbewerbsorientierten Zweispielerspielen agieren.

Ein Blick auf Spieltheorie und die Entwicklung von Strategien im Laufe der Zeit.

Ein neuer Algorithmus optimiert Multi-Agenten-Systeme und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Nash-Gleichgewichte bieten neue Einblicke in Quantensysteme, indem sie Konzepte aus der Spieltheorie nutzen.

Ein Blick darauf, wie Agenten interagieren und im Laufe der Zeit Entscheidungen treffen.

Ein tiefer Einblick in die Entscheidungsprozesse bei Zweipersonenspielen.

Analyse, wie das Teilen von Spektren den Wettbewerb zwischen Dienstanbietern verändert.

Ein neues Rahmenwerk zur Analyse von Handelspolitiken in der globalen Wirtschaft.

Untersuchung von Spielerpräferenzen und Nash-Gleichgewichten in wettbewerbsorientierten Einstellungen.

Erschwing die Strategien und Dynamiken in verschiedenen Poker-Varianten.

Eine neue Methode geht komplexe Min-Max-Optimierungsprobleme effektiv an.

Ein tiefer Einblick, wie Spieler Entscheidungen in Spielen treffen.

Neue Lernalgorithmen verbessern die Interaktionen von Agenten in gemeinsamen Umgebungen.

Ein Überblick über logistische Herausforderungen in wettbewerbsintensiven Szenarien.

Ein neuer Ansatz für CFR verbessert die Geschwindigkeit bei grossen Spielen mit GPUs.

Mean Field Games analysieren die Interaktionen von vielen Spielern, um optimale Strategien zu finden.

Die Schnittstelle von menschlichem Feedback und Multi-Agenten-Systemen erkunden, um bessere Zusammenarbeit zu ermöglichen.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung in komplexen Strategiespielen.

Die Untersuchung von Entscheidungsfindung durch Logit-Lernen gibt Einblicke in die Dynamik von Kooperation und Wettbewerb.

Lern, wie dynamische Spiele Strategien in verschiedenen Bereichen formen.

Ein Blick auf Teamdynamik und Strategieergebnisse in Polymatrix-Spielen.

Ein Blick darauf, wie Agenten im Laufe der Zeit in dynamischen Spielen interagieren.

GameOpt innoviert das Protein-Design durch effiziente Optimierungstechniken.

Erforschen, wie Roboter Verantwortung und Belohnungen bei Entscheidungen ausbalancieren können.

Entdeck neue Methoden, um Nash-Gleichgewichte in Spielen zu finden und ihre realen Anwendungen.

Erforschen, wie neuronale Netzwerke das menschliche strategische Denken in Spielen nachahmen.

Ein Blick darauf, wie Agenten in Entscheidungsszenarien zusammenarbeiten und sich anpassen.

Ein tiefer Blick auf die Strategien von Spielern in kooperativen und kompetitiven Spielen.

Erforsche, wie Spieler in grossen Menschenmengen interagieren, um ihre besten Strategien zu finden.

Spieler berücksichtigen einander bei Entscheidungen, was zu besseren Ergebnissen führt.

Ein einfacher Blick auf Bimatrix-Spiele und Nash-Gleichgewicht.

Entdeck, wie Fahrzeuge in Verkehrsnetzen interagieren und ein Gleichgewicht erreichen.

Die Kombination von RL und Spieltheorie führt zu smarteren Entscheidungsalgorithmen.