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游戏理论方法
在这项研究中，游戏理论方法已用于执行使用时间（TOU）定价，并通过政府干预来实现可持续发展目标，以实现可再生和常规的能源供应链。此外，基于TOU定价的需求响应计划（DRP）也得到了提高，以改善功率生产者的利用和最终库的能源消耗模式。决策变量包括在低负载期，税率和补贴期间的常规和可再生能源价格。这些变量是在三种情况下确定的，其目标是最大化政府收入，最大化社会福利，最大程度地减少环境影响，以及生产商之间的合作和NASH的两场结构。通过向后诱导获得了三种情况下每个游戏的平衡解决方案。结果表明，与能源价格和关税有关的决策在实现可持续发展的目标，供应链成员的利润以及满足消费者需求方面起着重要作用。在所有三种情况下，政府收入功能和社会福利功能在NASH游戏中的价值比合作游戏中的价值更高，但是环境影响和生产商的Pro -Firt功能在合作游戏中的价值分别越来越高。©2022 Elsevier Ltd.
游戏：自动得分
PARKED in OBSERVATION ZONE: ..................... 3 points LEVEL 1 ASCENT: ............................................... 3 points SAMPLE in NET ZONE: ...................................... 2 points SAMPLE in LOW BASKET: ................................. 4 points SAMPLE in HIGH BASKET: ................................ 8 points SPECIMEN on LOW CHAMBER: ........................ 6 points SPECIMEN on HIGH CHAMBER: ..................... 10 points
太空入侵者棋盘游戏修订的游戏规则
每当入侵者被枪击时，它会被销毁，并且将其卡添加到您的丢弃中，除非是事件。被摧毁的人的左右入侵者将在报复时开火。如果击中玩家，球员将失去一个额外的生命令牌。如果击中了一个掩体，则将一片切除。如果没有被摧毁的左侧或右侧的入侵者，该列不会发射。
游戏 AI 基础知识
当移动次数过多和/或随机性过强，无法用 minimax/expectimax 很好地处理时，通常会使用蒙特卡洛算法。蒙特卡洛算法基于进行多次随机模拟，并尝试根据这些多次模拟做出明智的决策。它通常包括算法技巧，以最大限度地提高游戏树的“探索”程度，即如果尚未模拟结果游戏状态，则增加随机选择移动的概率（这些版本称为蒙特卡洛树搜索）。
量子优势的博弈
我们提出了一种形式化方法，将向怀疑论者证明量子优越性的过程描述为由裁判监督的两个代理之间的互动游戏。该模型涵盖了目前存在的大多数量子优势验证技术。在这种形式化方法中，Bob 从量子设备上的分布中采样，该分布应该展示量子优势。然后，另一个玩家，即持怀疑态度的 Alice，被允许提出模拟分布，这些模拟分布应该可以重现 Bob 设备的统计数据。然后，Bob 需要提供见证函数来证明 Alice 提出的模拟分布无法正确近似他的设备。在这个框架内，我们建立了三个结果。首先，对于随机量子电路，Bob 能够有效地区分他的分布和 Alice 的分布意味着可以有效地近似模拟该分布。其次，找到一个多项式时间函数来区分随机电路的输出和均匀分布也可以在多项式时间内欺骗重度输出生成问题。这表明，在随机量子电路的设置中，即使是最基本的验证任务也可能无法避免指数资源。最后，通过采用强数据处理不等式，我们的框架使我们能够分析噪声对经典可模拟性和更一般的近期量子优势提案的验证的影响。