報酬マシンがゲームデザインでプレイヤーのエンゲージメントや成果をどう高めるかを探ってみよう。
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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プレイヤーを追加することで投票シナリオにおける意思決定のダイナミクスがどう変わるかを調べる。
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協力戦略とそれが社会福祉に与える影響を調べる。
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この記事は、エクゼキューションチケットがEthereumのMEVと非中央集権にどのように影響するかを分析してるよ。
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ソーシャルメディアのインフルエンサーが商品紹介で誠実さと利益をどうやって両立させてるか。
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新しい版のウルティマタムゲームがグループの場での公平性の複雑なダイナミクスを明らかにしてるよ。
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新しい方法が、高校のスケジュールを全ての生徒にとってもっと公平にしようとしてるんだ。
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プレイヤーが情報の量によって戦略をどう適応させるかを調べる。
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この研究は、順位付けの好みと最小距離情報を使って委員会の選挙を改善する方法を調べてるよ。
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新しい方法は、確率モデルを使ってグループでの意思決定を改善する。
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競争が激しい状況の物流の課題についての概要。
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二人用スタッケルベルグゲームにおける後悔しない戦略を検証して、意思決定を改善する。
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CFRの新しいアプローチが、GPUを使って大規模なゲームのスピードを向上させるよ。
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混雑ゲームにおける成果をどうやってコラボレーションで改善できるかを探る。
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マッチング市場のダイナミクスとその影響についての考察。
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ナビゲーション推薦システムの脆弱性を調べて、安全性を高める方法。
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都市運転の体験を向上させるためのナビゲーション推薦の強化に関する研究。
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人間のフィードバックとマルチエージェントシステムの交差点を探って、より良いコラボレーションを目指してる。
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競争シーンでプレイヤーが戦略をどう適応させるかを見てみよう。
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マネージャーを使ってAIエージェントを導くと、チームワークと結果が良くなるよ。
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公正な分配方法を理解することとその社会における重要性。
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非中央集権市場での好みの情報なしに効果的なマッチングを実現する革命的戦略。
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中央の計画者は、効果的な補助金を使ってマルチエージェントシステムの全体的な効率を向上させることができる。
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新しい方法が複雑な戦略ゲームでの意思決定を改善する。
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ブロックチェーンの中央集権化における実行チケットとオークションの影響を調べる。
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この研究はグラフ設定における嫉妬のないリソース配分を調べてるんだ。
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MATWAは、ユーザーがマッチング問題を効果的に解決し、視覚化するのを助けるよ。
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組合せゲームで勝つ戦略を見つけるための共進化アルゴリズムの利用を分析する。
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この記事では、誤情報がさまざまな状況でプレイヤーの行動にどんな影響を与えるかを調べてるよ。
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著者ランキングが研究のピアレビューの質をどう向上させるか探ってるよ。
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ネットワークトラフィックを管理して、パフォーマンスとサービスの質を向上させよう。
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この記事では、曖昧さがリーダーとフォロワーのシナリオにおける意思決定にどう影響するかを分析してるよ。
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アリスとボブは有限オートマトンの状態を支配するために競ってる。
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この記事では、エージェントがリソースの非効率にもかかわらずどうやって協力できるかを探る。
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交通モデルが道路管理をどう改善できるかを見てみよう。
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好みの強さを表現する、より公正な意思決定のための新しい方法。
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バイヤーサンプルを使った静的価格設定方法を見て、より良い販売成果を目指そう。
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多エージェント学習の新しい手法は、多様なエージェントの課題に取り組んでるよ。
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ポリマトリックスゲームにおけるチームダイナミクスと戦略結果を探る。
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この記事ではサイバーセプションの戦略を紹介して、サイバーセキュリティを強化する方法を探るよ。
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