Neuste Artikel für Spieltheorie

Untersuchung komplexer Beziehungen in der Quantenphysik durch interaktive Bell-Tests.

Ein genauerer Blick auf Bestechungsangriffe, die Blockchain-Systeme bedrohen.

Diese Studie stellt eine Methode vor, um Belohnungen in unbekannten Umgebungen zuzuweisen.

Diese Studie vergleicht Evolutionsstrategien und Deep Reinforcement Learning in verschiedenen Aufgaben.

Untersuchen, wie gut LLMs komplexe menschliche Verhaltensweisen bei Entscheidungsprozessen nachahmen können.

KI-Agenten nutzen Simulationen, um die Zusammenarbeit in wettbewerbsorientierten Szenarien zu verbessern.

Ein einfacher Vergleich zwischen LLMs und einem Zwei-Spieler-Spiel zeigt Einblicke in ihr Training.

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

Erforsche, wie Sam seine Reisen mit Optimierung und Konzepten der Quantencomputing plant.

Ein Blick auf Mean-Field-Control zur Steuerung von Gruppenentscheidungen.

Ein neues Modell verbessert die Einsichten in Normalformspiele.

Dieser Artikel behandelt Mechanismusdesign, begrenzte Rationalität und Anreizkompatibilität.

Ein neuer Ansatz für Vorhersagen verringert den Tauschregret für entscheidungsfindende Agenten.

Verstehen von unlernbaren Beispielangriffen durch Spieltheorie für besseren Datenschutz.

Erforsche, wie Spieler Taktiken anpassen, indem sie Lernalgorithmen in Wettbewerbsbedingungen nutzen.

Neues Framework verbessert das Verständnis von Multiplayer-Spiel-Dynamiken und Strategien.

Ein Überblick über die Kernstabilität in Koalitionsbildungsspielen.

Diese Studie untersucht die Rolle von Aktionen, Timing und Lösbarkeit bei der Erkennung von Zielen.

AgA bietet eine Möglichkeit, persönliche und kollektive Ziele in einer gemischten Motivkooperation in Einklang zu bringen.

Eine Studie darüber, wie Wörterbuchlernen hilft, fortgeschrittene Sprachmodelle zu interpretieren.

Eine Studie über die Herausforderungen von Gleichgewichten in Erstpreisauktionen mit diskreten Werten.

Ein tiefer Einblick in Lasso-Sprachen und ihre Bedeutung in der Informatik.

Diese Studie untersucht Verträge zwischen Auftraggebern und Lernagenten durch wiederholte Interaktionen.

Diese Studie zeigt ein neues Schach-KI-Modell, das auf Millionen von Spielen trainiert wurde.

Ein adaptiver Agent verbessert die Teamarbeit in Codenames, indem er mehrere Sprachmodelle nutzt.

Eine Analyse der Shogi-Züge durch mathematische Muster und geometrische Formen.

Entscheidungen und Messungen in bipartiten Netzwerken erkunden und ihren Einfluss auf Interaktionen.

Eine Untersuchung, wie Hierarchien in wettbewerbsorientierten Umgebungen entstehen.

Ein neuer Lernalgorithmus für Agenten in eingeschränkten Mehrspieler-Szenarien.

Ein Blick auf Quanten-Spiele und wie verlierende Strategien zu gewinnenden Ergebnissen führen können.

Tarskis Satz zeigt wichtige Einsichten in monotone Funktionen und ihre Fixpunkte.

Dieses Papier untersucht, wie MARL das Verständnis von komplexen Auktionen verbessern kann.

Erforschung von Damenplatzierungen auf einem Schachbrett, um drei in einer Reihe zu vermeiden.

Neue Methoden verbessern die Entscheidungsfindung für mehrere Agenten in unsicheren Umgebungen.

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

Studie zeigt, wie anti-kordinierte Muster in einem Verstärkungslernmodell des Schneemobilspiels entstehen.

Ein Blick auf Nullsummenspiele mit Zustandsbeschränkungen und einseitigen Informationen.

Untersuchen, wie strategische Interaktionen die Leistung von Machine-Learning-Modellen beeinflussen.

Neue Methoden verbessern Strategien in extensiven Spielen für bessere Ergebnisse.

Diese Studie kombiniert grosse Sprachmodelle mit Monte-Carlo-Baum-Suche für bessere Entscheidungen im Spiel.