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Studio sul miglioramento delle strategie degli agenti attraverso ricompense non Markoviane in contesti competitivi.

Un algoritmo sistematico esamina i comportamenti dei processi, comprese azioni silenziose per un'analisi migliore.

Uno sguardo a come il pebbling interagisce con la dominazione non splittata nella teoria dei grafi.

Esplora come le convinzioni condizionali plasmano le strategie dei giocatori nei giochi sequenziali.

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Esplora strategie per garantire un routing sicuro in reti vulnerabili.

Un framework chiaro per capire la cooperazione tra agenti e le interazioni strategiche.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza nella risoluzione di problemi di complementarietà lineare in vari settori.

Esaminando come i ritardi influenzano le strategie nei giochi competitivi.

Un nuovo approccio per migliorare il processo decisionale nel reinforcement learning.

MuZero unisce deep learning e reinforcement learning per prendere decisioni più intelligenti.

Questo studio analizza come i livelli di rischio dei giocatori influenzano le ricompense in ambienti competitivi.

Analizzare come i gruppi piccoli si difendono dalla concorrenza.

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Nuovo framework migliora la capacità dell'IA di interagire con persone sconosciute.

DEGAS offre soluzioni efficienti a problemi complessi con ritardi variabili.

Uno studio su come ottimizzare le azioni in grandi gruppi di agenti che interagiscono.

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Questo articolo esplora come i bot influenzano la cooperazione nei giochi del dilemma del prigioniero opzionale.

Esplorare metodi per migliorare il processo decisionale dell'IA tramite curiosità ed esperienza.

Esaminando aspetti chiave delle funzioni di perdita nella previsione del comportamento umano.

Strategie innovative per migliorare la risposta dell'IA a situazioni inaspettate.

Uno sguardo alla fede cauta e al ruolo dell'ammissibilità iterata nel prendere decisioni strategiche.

Quest'articolo propone un framework per massimizzare i premi nel problema del bandito inquieto.

Esplora le dinamiche dello zero forcing e le sue applicazioni in vari campi.

Un nuovo approccio migliora il ragionamento e la pianificazione per gli agenti in ambienti complessi.

Un nuovo metodo chiarisce come le caratteristiche dello stato influenzano le prestazioni degli agenti nell'apprendimento per rinforzo.

Uno studio su come gli agenti possono ottimizzare le decisioni nel tempo in interazioni complesse.

CORTICAL usa giochi cooperativi per migliorare l'apprendimento della capacità di canale nei sistemi di comunicazione.

Analizzando i rischi del data poisoning nei sistemi MARL.

Scopri metodi efficienti per affrontare problemi complessi di punto sella.

Una panoramica dei giochi combinatori e dei loro concetti fondamentali.

Uno studio rivela scoperte chiave sui giochi a campo medio sotto diverse condizioni al contorno.

Questo lavoro unisce dati delle partite a scacchi e intuizioni linguistiche per migliorare il processo decisionale dell'AI.

Esaminando strategie che influenzano la cooperazione tra individui in varie situazioni.

Usare la teoria dei giochi per ottimizzare le performance nelle reti quantistiche per una comunicazione migliore.

Esaminando come diversi decisori interagiscono all'interno di varie strutture di rete per la stabilità.

Questo articolo esplora come i giocatori competono per risorse limitate nei giochi di congestione.

Uno sguardo su come le proposte influenzano le trattative e i risultati delle coalizioni.

Una panoramica sui Giochi di Campo medio e il loro impatto sulle decisioni strategiche.