Präzise Spielgestaltung durch Umformung strategischer Auszahlungen
Dieser Artikel stellt einen neuartigen Ansatz zur Spielgestaltung vor, der es ermöglicht, durch gezielte Anpassungen der strategischen Auszahlungen ein gewünschtes Nash-Gleichgewicht zu erreichen und unerwünschte Gleichgewichte zu vermeiden.
Regelmäßige Spiele mit unvollständiger Information sind nicht so regelmäßig
Obwohl regelmäßige Spiele mit unvollständiger Information eine endliche Bisimulationsquotiente ihrer Informationsbäume haben, lässt sich die Synthese von randomisierten Strategien nicht auf äquivalente Spiele mit vollständiger Information übertragen, wie es für reine Strategien möglich ist.
Wege zum Gleichgewicht in Normalformenspielen
In Normalformenspielen gibt es immer einen endlichen Pfad von einer beliebigen Ausgangsstrategie zu einem Nashgleichgewicht, bei dem die Spieler ihre Strategie nur dann wechseln, wenn sie nicht optimal spielen.
Strategische Analyse des Spiels "So Long Sucker"
In diesem Papier charakterisieren wir die Gewinnstrategien des Spielers Blau in verschiedenen Endspiel-Situationen des Spiels "So Long Sucker" durch induktives Schließen.
Eine umfassende Analyse des Gleichgewichts im Arad-Rubinstein-Spiel
Kolonel-Blotto-Spiele mit diskreten Strategieräumen veranschaulichen die komplexe Natur mehrdimensionalen strategischen Denkens. Diese Studie untersucht die Gleichgewichtsmenge solcher Spiele, in denen die Regel zur Auflösung von Unentschieden flexibel gestaltet ist. Es wird gezeigt, dass die Gleichgewichtsmenge unabhängig von der Regel zur Auflösung von Unentschieden übermäßig groß ist. Um dennoch spezifische Vorhersagen abzuleiten, werden die Auswirkungen langfristigen adaptiven Lernens simuliert.
Spieltheorie mit Simulation anderer Spieler
Die Verfügbarkeit der Simulation des anderen Spielers kann die Spielstrategien und Ergebnisse in Spielen erheblich beeinflussen. In manchen Fällen kann Simulation die Zusammenarbeit fördern, in anderen Fällen jedoch auch schaden.
Evaluierung der Entscheidungsfindung von Großen Sprachmodellen (LLMs) in Multi-Agenten-Umgebungen
Große Sprachmodelle zeigen zufriedenstellende Robustheit, aber begrenzte Übertragbarkeit in komplexen Entscheidungssituationen. Ihre Leistung kann jedoch durch Ansätze wie Chain-of-Thought verbessert werden.
Inverse Lernverfahren eines Black-Box-Aggregators für ein robustes Nash-Gleichgewicht
Das Ziel ist es, ein robustes Nash-Gleichgewicht (rGNE) in einem Aggregationsspiel mit Unsicherheit im Aggregator zu finden, indem ein inverses Lernverfahren auf Basis einer Variationsungleichung verwendet wird.
Effiziente Approximation von Nash-Gleichgewichten in Normalform-Spielen durch stochastische Optimierung
Wir schlagen eine Verlustfunktion vor, die es ermöglicht, Nash-Gleichgewichte in Normalform-Spielen durch unbiased Monte-Carlo-Schätzung zu approximieren. Dies führt zu neuen Algorithmen mit beweisbaren Garantien.
Suche und Rettung auf einem Poset
In dieser Arbeit erweitern die Autoren die Definition von Suchspielen und Rettungsspielen, indem sie sie in den Kontext von geordneten Mengen und Bayes'schen Netzwerken stellen. Sie lösen diese Spiele für unkorrelierte Bernoulli-Zufallsvariablen und geben Grenzen für den Wert des Spiels bei korrelierten Zufallsvariablen an.
© 2024 by Linnk AI