ゲーム理論 に関する最新の記事

この研究は、プレイヤーのリスクレベルが競争環境での報酬にどんな影響を与えるかを分析してるよ。

小グループが競争からどうやって守るかを分析する。

この記事では、マルチエージェント環境でのより良い意思決定のためのシステム設計について話してるよ。

新しいフレームワークがAIの知らない人とのやり取りを強化する。

DEGASは、変動する遅延を伴う複雑な問題に対して効率的なソリューションを提供してるよ。

相互作用する大規模グループのエージェントの行動最適化に関する研究。

この記事では、境界付き認識論理が知識の制限をどのようにモデル化するかを探ります。

この記事では、ボットが任意の囚人のジレンマゲームにおける協力にどのように影響を与えるかを探ります。

好奇心と経験を通じてAIの意思決定を向上させる方法を探っている。

人間の行動予測における損失関数の重要な側面を考察する。

予期しない状況へのAIの反応を改善するための革新的な戦略。

慎重な信念と反復可能性が戦略的意思決定において果たす役割を見てみよう。

この記事では、休みのないバンディット問題で報酬を最大化するためのフレームワークを紹介するよ。

ゼロフォースのダイナミクスと、そのいろんな分野での応用について探ってみて。

新しいアプローチが複雑な環境でのエージェントの推論と計画を強化する。

新しい方法が、強化学習において状態の特徴がエージェントのパフォーマンスにどう影響するかを明らかにした。

エージェントが複雑なやり取りの中で時間をかけて意思決定を最適化する方法に関する研究。

CORTICALは、コミュニケーションシステムのチャネルキャパシティ学習を向上させるために協力ゲームを使ってるんだ。

MARLシステムにおけるデータポイズニングのリスクを分析中。

複雑なサドルポイント問題に取り組む効率的な方法について学ぼう。

組合せゲームの概要とその基本概念。

研究が、さまざまな境界条件下での平均場ゲームに関する重要な発見を明らかにした。

この作業は、チェスゲームのデータと言語の洞察を組み合わせて、AIの意思決定をより良くするものだよ。

さまざまなシナリオで個人の協力に影響を与える戦略を調べる。

量子ネットワークでのコミュニケーションを良くするために、ゲーム理論を使ってパフォーマンスを最適化する。

さまざまなネットワーク構造内で異なる意思決定者がどのように相互作用するかを検討して、安定性を探る。

この記事では、プレイヤーが混雑ゲームで限られたリソースをどう競い合うかを探っているよ。

提案が連合交渉と結果にどんな影響を与えるかを探る。

ミーンフィールドゲームの概要と戦略的意思決定への影響。

戦略ゲームにおける量子ディスコードの利点を探る。

グラフ上の警察と泥棒ゲームの戦略を分析する。

この研究は、多数のエージェントがいるゲームにおける分散型コミュニケーションの利点を明らかにしている。

マルチエージェント学習システムの課題と戦略を探る。

2人のプレイヤーがグリッド型の戦略ゲームで資源を争ってる。

AIの行動における不正を見つけて減少させる方法を調べる。

平均場ゲームにおける模倣学習の探求とその独自の複雑さ。

新しいアプローチが敵対的トレーニングを強化して、モデルのパフォーマンスを向上させるよ。

オメガは過去のデータをうまく使って確率的ゲームの戦略を改善してるよ。

この研究は、強化学習の視点から協力のダイナミクスを調べてるよ。

分散型システムにおけるMEVの課題の中で、公正な報酬メカニズムを検討中。