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Nuevas técnicas mejoran el corte de pastel sin envidias entre varios participantes.

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Una mirada a cómo el engaño afecta las ganancias en el casino usando modelos matemáticos.

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

Una mirada clara a por qué cambiar de puerta es la estrategia ganadora.

Presentando algoritmos innovadores para desafíos complejos de optimización.

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Una visión general de los juegos posicionales y su estructura que impacta las estrategias de los jugadores.

Una mirada a los comportamientos del sistema y los desafíos en procesos concurrentes con TSO.

Una mirada a las particiones estables y su papel en emparejar a las personas según sus preferencias.

Un nuevo método mejora el rendimiento de MCTS en entornos de toma de decisiones complejas.

Este artículo examina la naturaleza complicada de los juegos de sustracción en teoría de grafos.

Explorando cómo cuidar a los demás mejora la cooperación entre las personas.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en entornos inciertos usando Búsqueda de Árboles Monte-Carlo.

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N nuevas métricas iluminan las limitaciones de los modelos de lenguaje para representar la realidad.

Una visión general de estrategias y objetivos en juegos estocásticos de dos jugadores.

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

Este artículo presenta un nuevo algoritmo para resolver juegos en grafos de manera eficiente.

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Una inmersión en las estrategias y desafíos de Aggression, un juego de territorio para dos jugadores.

Analizando cómo las funciones de decadencia cambian la toma de decisiones al volver a visitar ítems rechazados.

Aprende a optimizar los métodos de búsqueda usando estrategias aleatorias y teoría de juegos.

Una mirada a las medidas de riesgo en la toma de decisiones para marcos de múltiples agentes.

Una mirada a las técnicas de maximización lexicográfica y sus usos prácticos.

Este estudio examina la fusión de MCTS con Optimización Combinatoria para mejorar la IA de juegos de mesa.

La investigación sobre HOP mejora la adaptabilidad de los agentes de IA en juegos de motivos mixtos.

Un nuevo enfoque en RL se centra en manejar la incertidumbre para tomar mejores decisiones.

Explorando cómo los errores y la pérdida afectan el intercambio de información cuántica en criptografía.

Presentando un algoritmo eficiente para el aprendizaje por refuerzo con dinámicas deterministas.

Un estudio sobre estrategias robustas en juegos de Markov bajo incertidumbre.

Examinando interacciones complejas en juegos con métodos matemáticos avanzados.