ゲーム理論 に関する最新の記事

数学パズルとその異なる排除ルールの探求。

この記事では、経済モデルにおけるペティス積分の役割について調べているよ。

この論文では、情報が不完全な複雑なゲームでの意思決定を高めるためのベイズCFRを提案してるよ。

新しい技術が複数の参加者間で嫉妬のないケーキカットを改善する。

数学プログラムネットワークにおける意思決定問題の相互作用を見てみよう。

カジノの勝ち方に対する不正の影響を数学的モデルを使って見てみる。

分散型RLにおいて、悪影響を与えるエージェントが良いエージェントをどう腐敗させるかに関する研究。

研究によると、ポテンシャルゲームにおける効率的なナッシュ均衡への迅速な道筋が明らかになったよ。

ドアを切り替えるのが勝つための戦略なのは明らかだよ。

複雑な最適化課題のための革新的なアルゴリズムを紹介するよ。

確率ゲームの概要とその平均報酬目標について。

ゲームのセマンティクスがインタラクティブモデルを通じてプログラムの機能をどう明確にするかを学ぼう。

強化学習におけるポリシー勾配法とその意思決定への影響を探る。

AIの行動における複雑な報酬関数を理解するための新しいアプローチ。

この記事では、交換システムにおける公平性の重要性をレビューし、新しいアプローチを提案しています。

新しい方法がゼロサムゲームにおける複雑な意思決定の戦略を改善する。

ポジショナルゲームの概要とそれがプレイヤーの戦略に与える構造的影響。

TSOを使った同時プロセスのシステム挙動と課題についての考察。

安定した分割と、個人を好みに基づいてマッチングする役割についての考察。

新しい方法が複雑な意思決定環境でのMCTSのパフォーマンスを向上させる。

この記事は、グラフ理論における引き算ゲームの難しさについて考察してるよ。

他人を思いやることで、個人同士の協力がどう深まるか探ってるよ。

新しい方法が、モンテカルロ木探索を使って不確実な環境での意思決定を向上させるんだ。

競争環境でエージェントがどのように意思決定をするかについての、平均場ゲームを使った研究。

新しい指標が、言語モデルが現実を表現する上での限界を明らかにしている。

二人用確率ゲームの戦略と目標の概要。

2つのアルゴリズムが競争的および協力的な環境でエージェントの意思決定を改善する。

この記事では、グラフ上のゲームを効率よく解くための新しいアルゴリズムを紹介するよ。

ダiplomacyのゲームにおけるコミュニケーションスキルがAIのパフォーマンスにどう影響するかを調べる。

アグレッションっていう2人用のテリトリーゲームの戦略と課題を深掘りしてみるよ。

拒否されたアイテムを再評価するときに、 decay functions が意思決定にどう影響するかを分析する。

ランダム戦略とゲーム理論を使って検索方法を最適化する方法を学ぼう。

マルチエージェントフレームワークにおける意思決定のリスク測定についての考察。

辞書的最大化技術とその実際の利用についての考察。

この研究は、ボードゲームAIを改善するためにMCTSと組合せ最適化を組み合わせることを検討しているよ。

HOPに関する研究が、混合動機ゲームにおけるAIエージェントの適応性を高めるんだ。

RLの新しいアプローチは、不確実性を扱ってより良い意思決定をすることに焦点を当ててるんだ。

暗号における量子情報共有において、エラーや損失がどのように影響するかを探る。

決定論的ダイナミクスを持つ強化学習の効率的なアルゴリズムを紹介します。

不確実性下におけるマルコフゲームの強靭な戦略に関する研究。