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World File Search System博弈论
博弈论
组合博弈是博弈论的一个分支，它让我们进一步了解决策这一主题，并使用简单的博弈制定出导致各种结果的不同策略。它引入了理性思维，玩家根据结果做出决策。这种思维方式可以应用于经济学和金融学等更大的领域，使各方能够最大化自己的收入。在本文中，我们将从广阔的视角探索组合博弈分支中的博弈论。这将通过 Pick-Up-Bricks 游戏和博弈树来实现。然后，我们将深入研究组合博弈的一类，即常规博弈游戏。为了了解它们的工作原理，我们将以 Cut-cake 为例。我们将继续讨论四种不同类型的游戏、博弈总和以及常规博弈中位置的属性。之后，我们将讨论公正博弈，并通过分析 Nim 游戏来介绍 MEX 原则。最后，我们将将 MEX 原则应用于 Shade 游戏。
游戏、博弈论和人工智能
摘要目的——本文旨在说明博弈论解决方案概念如何告知哪些类别的问题适合人工智能和机器学习 (AI/ML)，以及如何发展人与人工智能之间的互动。设计/方法/方法——该方法涉及开发操作游戏以支持规划和决策。然后，它为那些设计和使用游戏的人提供了博弈论的简明摘要，重点是信息条件和解决方案概念。它讨论了实验如何证明人类决策与博弈论解决方案概念的不同之处，以及如何使用游戏来开发 AI/ML。最后，它提出了哪些类别的问题适合 AI/ML，哪些不适合。它接着提出了一种发展人类/人工智能的方法。发现——博弈论解决方案概念为 AI/ML“解决方案”可能存在的问题类别提供了信息。该主题的复杂性需要不断学习。原创性/价值——尽管游戏对于 AI/ML 的发展至关重要，但从业者尚未采用博弈论来了解其局限性。关键词 博弈论、游戏、人工智能 论文类型 概念论文
以人为本的博弈论安全保障...
本论文旨在通过明确推理其模型与现实世界之间的差距，奠定必要的基础，使自主系统能够在复杂、变化和不确定的环境中确保自身安全。它首先介绍了一套新颖的鲁棒最优控制公式和算法工具，允许在时变、多智能体系统中进行可处理的安全分析，以及在部分未知环境中进行安全的实时机器人导航；这些方法在大型无人机交通模拟和物理四旋翼平台上得到了展示。此后，它利用贝叶斯机器学习方法将基于模型的保证转化为高置信度保证，根据有关物理系统和周围智能体的证据变化来监控预测模型的可靠性。该原则首先应用于通用安全框架，允许对无人机等安全关键型机器人系统使用基于学习的控制（例如强化学习），然后结合认知科学和动态博弈论的见解，实现以人为本的安全导航和交互；这些技术在物理四旋翼飞行器（在未建模的风中和人类行人中飞行）和模拟高速公路驾驶中得到展示。论文最后讨论了未来的挑战和机遇，包括安全分析和强化学习之间的衔接，以及围绕学习和适应“闭环”的必要性，以便自信地部署日益先进的自主系统。
以人为本的博弈论安全保障
本论文旨在通过明确推理其模型与现实世界之间的差距，奠定必要的基础，使自主系统能够在复杂、变化和不确定的环境中确保自身安全。它首先介绍了一套新颖的鲁棒最优控制公式和算法工具，允许在时变、多智能体系统中进行可处理的安全分析，以及在部分未知环境中进行安全的实时机器人导航；这些方法在大型无人机交通模拟和物理四旋翼平台上得到了演示。此后，它借鉴贝叶斯机器学习方法将基于模型的保证转化为高置信度保证，根据有关物理系统和周围智能体的证据变化来监控预测模型的可靠性。该原则首先应用于通用安全框架，允许对无人机等安全关键型机器人系统使用基于学习的控制（例如强化学习），然后结合认知科学和动态博弈论的见解，实现安全的以人为本的导航和交互；这些技术在实体四旋翼飞行器（在未建模的风中和人类行人中飞行）和模拟高速公路驾驶中得到展示。论文最后讨论了未来的挑战和机遇，包括安全分析和强化学习之间的衔接，以及围绕学习和适应“闭环”的必要性，以便自信地部署日益先进的自主系统。
战略决策“博弈论”案例研究
如今，如果企业利用自己的功能，它们就有足够的机会在市场上将其收益翻倍或翻三倍。此外，本研究论文还提供了一个观点，即企业如何利用自己的功能在市场上取得更好的表现。这些数学问题将为在同一市场运营的所有企业打开另一扇机会之门。因此，本研究论文不仅仅是一个理论分析，它还包括两家公司的经验。Viva Fresh Store 和 ETC 是两家在科索沃市场运营超过 10 年的公司，每年的可持续增长超过 1 亿美元。对这两家公司进行了详细分析，探讨了它们如何合作以不断增加利润，同时，Viva Fresh Store 和 ETC 是第一批使用博弈论来做出决策的公司。
量子博弈论 – I
在过去的几十年中，量子计算已经发展成为一个成功的研究领域。与此同时，博弈论领域也在不断发展，从而引发了对量子博弈论的追求。强烈推荐早期研究人员在这个跨学科领域的研究成果，例如 David A. Meyer、J. Eisert、M. Wilkens、A. Iqbal、E. Piotrowski、J. Orlin Grabbe、Adrian P. Flitney 和 Derek Abbott。本文对理解量子博弈论模型工作流程及其计算机模拟的研究进行了介绍性回顾。它首先介绍博弈论和量子计算，然后对三个博弈论模型（抛硬币游戏、囚徒困境和双人决斗）的经典和量子版本进行理论分析，并提供模拟结果支持。模拟是通过编写 Python 代码来完成的，这些代码有助于我们分析模型。通过分析，我们将能够了解两个版本的游戏模型的行为差异。