この記事では、メカニズムデザイン、有限合理性、インセンティブの整合性について話してるよ。
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コンピューターサイエンス - コンピュータ科学とゲーム理論
RSS新しい予測アプローチが、意思決定エージェントのためのスワップ後悔を減らすんだ。
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ランダムな好みのある市場で完璧なマッチングを達成するための洞察。
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プラットフォームがユーザーエンゲージメントを保ちながら、誤情報をどう管理してるかを調べる。
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競争状況でプレイヤーが学習アルゴリズムを使って戦術を調整する方法を探ろう。
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マイナーが取り出せる価値が分散型金融とAMMに与える影響を調べる。
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新しいフレームワークがマルチプレイヤーゲームのダイナミクスや戦略の理解を深める。
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この研究は、公開投票の結果が選挙の有権者の行動にどう影響するかを調査してるよ。
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この記事では、不完全な投票が意思決定プロセスに与える影響を探る。
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連合形成ゲームにおけるコアの安定性の概要。
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新しいフレームワークがブロックチェーンネットワークでの取引手数料管理を強化することを目指している。
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新しいアルゴリズムがBQLとCFRを組み合わせて、動的な環境での学習をより良くするよ。
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アルゴリズムで売ってる人たちの間で公正な価格設定を確保する方法をちょっと見てみよう。
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参照価格がオンライン市場でのダイナミックプライシング戦略にどのように影響するか探ろう。
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限られたリソースの配分における公平性と効率性を分析する。
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離散値のある一次入札における均衡の課題に関する研究。
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リソース割り当てモデルにおけるブートストラップの新しい方法。
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入札者の相互依存する評価を考慮したオークションデザインの概要。
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この研究は、繰り返しのやり取りを通じて、主導者と学習者の間の契約を調べる。
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この記事では、時間の経過に伴う複数の集団間の相互作用を研究するためのフレームワークを紹介するよ。
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日常生活でのアイテムや家事の公平な分け方を学ぼう。
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暗号通貨ネットワークにおけるピア選択方法を調査して、接続性と安定性を向上させる。
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買い手の支払い意欲に基づいて、売り手が価格を調整する方法を見てみよう。
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機械が人間のためにタスクを管理する方法を、調和と能力を通じて理解すること。
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異なる責任を持つメンバー間での仕事の公平な分配を探ってみて。
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繰り返し雇用する状況での契約とエージェントのパフォーマンスを調査中。
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アルゴリズムは不確定なゲーム環境でプレイヤーの戦略を強化する。
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契約のパフォーマンスとエージェントのモチベーションをどう inspections が向上させるかを見てみよう。
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制約のあるマルチプレイヤーシナリオでのエージェントのための新しい学習アルゴリズム。
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プロシューマーは生産者と消費者の両方として市場のダイナミクスを変えてるんだ。
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この論文は、MARLが複雑なオークションの理解をどう深めるかを探ってるよ。
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新しいアプローチがグラフの頂点被覆問題に効率的な解決策を提供するよ。
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可用性とスループットがいろんなリソース管理シナリオにどう影響するか探ってみてね。
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新しい方法がオンライン市場での買い手と売り手の安全を確保してるよ。
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公共プロジェクト選定の意思決定を向上させる新しいアプローチ。
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効果的な軍事戦略分析のための確率的ゲームモデルを紹介するよ。
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最適なペアリングのためのマッチング問題と戦略を探る。
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公平が仕事と機会のマッチングにどう影響するかを見てみよう。
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新しい手法が不確実な環境での複数エージェントの意思決定を向上させる。
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A/Bテストがオンライン広告戦略を効果的に改善する方法を学ぼう。
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