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Este artículo examina cómo el comportamiento individual afecta la propagación y el manejo de enfermedades.

Este estudio examina el comportamiento de los jugadores en juegos a ciegas usando muestreo de Thompson.

Un estudio revela caminos rápidos hacia equilibrios de Nash eficientes en juegos potenciales.

Dos algoritmos mejoran la toma de decisiones para agentes en entornos competitivos y cooperativos.

La predicción de energía renovable necesita mejor coordinación para ser más eficiente y rentable.

Examinando interacciones complejas en juegos con métodos matemáticos avanzados.

Un nuevo algoritmo mejora el aprendizaje de las computadoras en juegos competitivos.

Una mirada a cómo actúan los algoritmos de aprendizaje en juegos competitivos de dos jugadores.

Una mirada a la teoría de juegos y la evolución de la estrategia a lo largo del tiempo.

Un nuevo algoritmo optimiza sistemas multiagente mientras protege la privacidad del usuario.

Las ofertas de Nash ofrecen nuevas perspectivas sobre sistemas cuánticos usando conceptos de la teoría de juegos.

Una mirada a cómo los agentes interactúan y toman decisiones con el tiempo.

Un análisis a fondo sobre la dinámica de toma de decisiones en juegos de dos personas.

Analizando cómo el uso compartido del espectro cambia la competencia entre los proveedores de servicios.

Un nuevo marco para analizar las políticas comerciales en la economía global.

Examinando las preferencias de los jugadores y los equilibrios de Nash en entornos competitivos.

Explora las estrategias y dinámicas en las diferentes variaciones del póker.

Un nuevo método aborda problemas complejos de optimización min-max de manera efectiva.

Una inmersión profunda en cómo los jugadores toman decisiones en los juegos.

Nuevos algoritmos de aprendizaje mejoran las interacciones de los agentes en entornos compartidos.

Una visión general de los desafíos logísticos en escenarios competitivos.

Un nuevo enfoque para CFR mejora la velocidad en juegos grandes usando GPUs.

Los Juegos de Campo Medio analizan las interacciones entre muchos jugadores para encontrar estrategias óptimas.

Explorando la intersección entre la retroalimentación humana y los sistemas multiagente para una mejor colaboración.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en juegos estratégicos complejos.

Examinar la toma de decisiones a través del aprendizaje logit da pistas sobre la dinámica de la cooperación y la competencia.

Aprende cómo los juegos dinámicos moldean estrategias en varios campos.

Una mirada a la dinámica de equipo y los resultados de estrategia en juegos polimatriz.

Una mirada a cómo los agentes interactúan a lo largo del tiempo en juegos dinámicos.

GameOpt innova el diseño de proteínas mediante técnicas de optimización eficientes.

Explorando cómo los robots pueden equilibrar la responsabilidad y las recompensas en la toma de decisiones.

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Explorando cómo las redes neuronales imitan el pensamiento estratégico humano en los juegos.

Una mirada a cómo los agentes colaboran y se adaptan en escenarios de toma de decisiones.

Una mirada profunda a las estrategias de los jugadores en juegos cooperativos y competitivos.

Explora cómo los jugadores interactúan en grandes multitudes para encontrar sus mejores estrategias.

Los jugadores se tienen en cuenta entre sí al tomar decisiones, lo que lleva a mejores resultados.

Una mirada directa a los juegos bimatriz y el equilibrio de Nash.

Descubre cómo los vehículos interactúan en las redes de tráfico y logran un equilibrio.

Combinar RL y teoría de juegos lleva a algoritmos de toma de decisiones más inteligentes.