Neuste Artikel für Entscheidungsfindung

Ein Überblick über die Entscheidungsfindung bei kombinatorischen Banditenproblemen.

Ein flexibler Ansatz, um Politiken mit begrenzten Daten zu bewerten und Unsicherheiten bei der Protokollierung von Politiken zu berücksichtigen.

Q-Wert-Formung einführen, um die Zusammenarbeit zwischen autonomen Agenten zu verbessern.

Ein Blick auf komplexe Spielerstrategien und Ziele in gleichzeitigen stochastischen Spielen.

Strategie und Komplexität in diskontierten Summenspielen zwischen zwei Spielern erkunden.

Untersuchen, wie individuelle Irrationalität die kollektiven Entscheidungsergebnisse beeinflusst.

Ein neues Rahmenwerk, das Vorhersagen durch kognitive Prinzipien und präzise Gewichtung verbessert.

Dieser Artikel stellt eine neue Methode vor, um das Denken in Sprachmodellen zu verbessern.

Vergangene negative Erfahrungen führen oft dazu, dass man in Zukunft vorsichtiger Entscheidungen trifft.

Lern, wie empirische Bayes-Methoden die Entscheidungsfindung durch kombinierte Datenanalyse verbessern.

Das Verstehen von unterschiedlichen Risikopräferenzen kann die Strategien in der Entscheidungsfindung mit mehreren Agenten verbessern.

Neue Methoden bieten klarere Einblicke in algorithmische Entscheidungen mithilfe von kontrafaktischen Erklärungen.

Lerne, wie man Meinungen und Entscheidungen fair mithilfe statistischer Prinzipien bewertet.

Lern, wie bayesianische Grafiken helfen, Reaktionen auf Sicherheitsmassnahmen vorherzusagen.

Ein Blick darauf, wie Leute Preiserwartungen bilden, indem sie verschiedene Lernmodelle nutzen.

Ein neues Framework nutzt Technologie, um die Fehlersuche im Gesundheitswesen zu optimieren.

Diese Arbeit untersucht, wie Beobachter Informationen über Agenten aus deren Handlungen ableiten können.

Diese Studie zeigt, wie Vorurteile unsere Glaubensänderungen beeinflussen.

Dieser Artikel spricht über eine neue Perspektive auf Markov-Entscheidungsprozesse für Multi-Agenten-Systeme.

Untersuchen, wie Kooperation und Defektion in vernetzten Gemeinschaften entstehen.

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

Verbesserung der Effizienz von Wahrscheinlichkeitsabschätzungen in unsicheren Systemen durch fortschrittliche Methoden.

Untersuchen, wie Vorlieben Entscheidungen beeinflussen mit neuen Identifikationsmethoden.

Forschung zeigt gemischte Ergebnisse zur Effektivität der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.

Erforschen, wie visuelle Elemente das Verständnis in politischen Entscheidungsprozessen verbessern.

Ein Blick auf evolutionäre Algorithmen zur Lösung komplexer Entscheidungsprobleme.

Eine neue Methode für bessere Ressourcenverteilung in sich ändernden Umgebungen.

Ein Blick auf robuste Entscheidungsstrategien in unsicheren Zeiten.

Untersucht die Dynamik des Informationsaustauschs zwischen Parteien in Entscheidungssituationen.

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

Erkunde, wie Business-Wargaming die strategische Planung und Entscheidungsfindung verbessert.

Untersuchen der Auswirkungen von Machine-Learning-Systemen auf menschliches Verhalten und Fairness.

Lern, wie stochastische Volterra-Gleichungen zufällige Systeme in verschiedenen Bereichen modellieren.

Diese Studie konzentriert sich auf Algorithmen zur Bestimmung von Gewinnern in regulären Spielen.

Entdecke, wie generative KI die Entscheidungsfindung in der Spieltheorie verbessert.

Eine Studie darüber, wie die Gehirnaktivität Fairness bei strategischen sozialen Entscheidungen beeinflusst.

Erforschen, wie Grafiken unser Verständnis von modaler Logik und Unsicherheit verfeinern können.

Entscheidungsfindung verbessern, indem man Risiko in das Reinforcement Learning integriert.

Untersuchung der Auswirkungen der Unabhängigkeitsannahme auf maschinelles Denken und Unsicherheit.

Untersuchen, wie Gedächtnis die Entscheidungsfindung in Spielen mit unvollständigen Informationen beeinflusst.