Neuste Artikel für Spieltheorie

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.

Ein Blick auf den Alternierenden Spiegelsenkung und seine Auswirkungen auf Zwei-Spieler Nullsummenspiele.

Ein neuer Algorithmus verbessert das Computerlernen in Wettkampfspielen.

Dieses Papier analysiert die Interaktionen von Market Makern mithilfe der Spieltheorie, um Einblicke in Preisstrategien zu gewinnen.

Ein Blick darauf, wie Lernalgorithmen in wettbewerbsorientierten Zweispielerspielen agieren.

Dieser Artikel untersucht die Vorhersagegenauigkeit in Nullsummenspielen und das Verhalten der Spieler.

Diese Studie bewertet, wie gut Sprachmodelle soziale Situationen mithilfe eines Spiels verstehen.

Dieser Artikel untersucht die -DAG-Breite und ihre Anwendungen in gerichteten Graphen.

Die Adressierung der Energieverteilung für robuste kooperative Systeme.

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

Neue Methoden verbessern die Entscheidungsfindung in Mehrspieler-Szenarien mit präferenzbasiertem Feedback.

Ein neuer Ansatz hilft KI-Systemen, in sozialen Dilemmata zusammenzuarbeiten.

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.

Diese Studie stellt Methoden vor, um komplexe Koeffizienten-Inversprobleme in Spielen zu lösen.

Ein Zwei-Spieler-Spiel auf einem Gitter mit strategischen Zügen basierend auf Kantensymbolen.

Neue Strategien und Algorithmen für Paritäts- und offene Paritätsspiele erkunden.

Diese Studie bewertet, wie gut LLMs Entscheidungen in einem Spielsetting treffen können.

Die Rolle von nichtlokalen Spielen beim Verstehen von Informationsaustausch erkunden.

Dieser Artikel untersucht die Strategieentwicklung mithilfe von Zählschritten in graphbasierten Spielen.

Kann Selbstspiel die Leistung von Sprachmodellen in kooperativen Einstellungen verbessern?

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

Erforschen, wie Eiferer die Kooperation in sozialen Dilemmas beeinflussen.

Ein neues Modell verbessert die Kommunikation und das Training von Agenten mithilfe von Glaubenskarten.

Ein Blick auf Strategien zur Verwaltung grosser Gruppen von Agenten durch verstärkendes Lernen.

Ein Blick auf Methoden zum Lernen und Überprüfen von Systemverhalten im Laufe der Zeit.

Open-Loop-Verstärkungslernen bietet agierenden eine neue Möglichkeit, Entscheidungen zu treffen.

Dieses Papier untersucht randomisierte Algorithmen für bessere Leistung bei Online-Bin-Stretching-Problemen.

In diesem Artikel geht's darum, wie Zwei-Personen-Spiele Einblicke in Logik und binäre Zeichenfolgen bieten.

Ein neues Modell zeigt die Dynamik von sozialem Lernen und Verhaltensnachahmung.

Dieser Artikel untersucht LLMs und ihr Potenzial für täuschendes Verhalten beim Blackjack.

Ein Blick auf die Spieldynamik bei einem Galton-Watson-Baum.

Ein Blick auf Auktionsstrategien und deren Einfluss auf das Marktverhalten.