Neuste Artikel für Spieltheorie

Dieser Artikel untersucht die Rolle des Pettis-Integrals in ökonomischen Modellen.

Dieses Papier stellt Bayesian-CFR vor, das die Entscheidungsfindung in komplexen Spielen mit unvollständigen Informationen verbessert.

Neue Techniken verbessern das neidfreie Kuchenschneiden unter mehreren Teilnehmern.

Ein Blick darauf, wie Entscheidungsprobleme in Mathematischen Programmnetzwerken zusammenhängen.

Ein Blick darauf, wie Betrug die Casino-Gewinne mit mathematischen Modellen beeinflusst.

Forschung darüber, wie schädliche Agenten gute Agenten im dezentralen RL korrumpieren können.

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

Ein klarer Blick darauf, warum das Türwechseln die Gewinnerstrategie ist.

Innovative Algorithmen für komplexe Optimierungsprobleme vorstellen.

Eine Übersicht über stochastische Spiele und ihre Mittelwert-Zielsetzungen.

Lern, wie Spielsemantik die Programmfunktionen durch interaktive Modelle klarstellt.

Erforschen von Policy-Gradient-Methoden und deren Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung im Reinforcement Learning.

Ein neuer Ansatz, um komplexe Belohnungsfunktionen im Verhalten von KI zu verstehen.

Dieser Artikel behandelt die Bedeutung von Fairness in Austauschsystemen und schlägt einen neuen Ansatz vor.

Neue Methoden verbessern Strategien für komplexe Entscheidungsfindung in Nullsummenspielen.

Ein Überblick über Positionsspiele und ihre Struktur, die die Strategien der Spieler beeinflusst.

Ein Blick auf Systemverhalten und Herausforderungen bei gleichzeitigen Prozessen mit TSO.

Ein Blick auf stabile Partitionen und ihre Rolle bei der Zuordnung von Personen basierend auf Vorlieben.

Eine neue Methode verbessert die MCTS-Leistung in komplexen Entscheidungsumgebungen.

Dieser Artikel untersucht die herausfordernde Natur von Subtraktionsspielen in der Graphentheorie.

Erforschen, wie sich die Fürsorge für andere auf die Zusammenarbeit zwischen Menschen auswirkt.

Eine neue Methode verbessert die Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen mithilfe von Monte-Carlo-Baum-Suche.

Eine Studie darüber, wie Agenten Entscheidungen in wettbewerbsorientierten Umfeldern mithilfe von Mean-Field-Spielen treffen.

Neue Metriken werfen Licht auf die Grenzen von Sprachmodellen bei der Darstellung der Realität.

Eine Übersicht über Strategien und Ziele in Zwei-Spieler-stochastischen Spielen.

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

Dieser Artikel stellt einen neuen Algorithmus vor, um Spiele auf Graphen effizient zu lösen.

Untersuchen, wie Kommunikationsfähigkeiten die KI-Leistung im Spiel Diplomacy beeinflussen.

Ein tiefer Einblick in Strategien und Herausforderungen von Aggression, einem Zweispieler-Territoriumsspiel.

Analysieren, wie sich Verfallsfunktionen auf die Entscheidungsfindung auswirken, wenn man abgelehnte Dinge erneut betrachtet.

Lern, wie du Suchmethoden mit zufälligen Strategien und Spieltheorie optimieren kannst.

Ein Blick auf Risikomassnahmen bei der Entscheidungsfindung für Multi-Agenten-Rahmenbedingungen.

Ein Blick auf lexikografische Maximierungstechniken und ihre praktischen Anwendungen.

Diese Studie untersucht die Kombination von MCTS mit kombinatorischer Optimierung, um die KI für Brettspiele zu verbessern.

Forschung zu HOP steigert die Anpassungsfähigkeit von KI-Agenten in Mischmotivation Spielen.

Ein neuer Ansatz im RL konzentriert sich darauf, Unsicherheiten zu managen, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Erforschen, wie Fehler und Verlust die gemeinsame Nutzung von Quanteninformationen in der Krypto beeinflussen.

Ein effizienter Algorithmus für Reinforcement Learning mit deterministischen Dynamiken.

Eine Studie über robuste Strategien in Markov-Spielen unter Unsicherheit.

Untersuchen komplexer Interaktionen in Spielen mit fortgeschrittenen mathematischen Methoden.