Mathematik von Mehr-Agenten-Lernsystemen an der Schnittstelle von Spieltheorie und Künstlicher Intelligenz

Die Verschmelzung von Evolutionärer Spieltheorie und Künstlicher Intelligenz bietet einen transparenten, rigorosen und analytischen Ansatz für komplexe Entscheidungssituationen in hybriden KI-Mensch-Systemen. Dies ist besonders wichtig, um das Verhalten von KI-Systemen in Mehr-Agenten-Umgebungen zu verstehen, vorherzusagen und zu lenken.