エージェントの知覚は、メカニズムの設計によって形成される。エージェントは、知覚の正確さと行動の整合性の間のトレードオフを最適化するように行動する。
人工通貨を使用した新しいインセンティブスキームは、システム最適化と公平性を両立させることが可能である。
QTMを使用した公共プロジェクトの新しいアプローチと予測の組み合わせによる社会的福祉最大化の可能性を探求する。
