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Este artículo demuestra que una regla de votación basada en márgenes se caracteriza normativamente si y solo si satisface el principio de Igualdad Preferencial, el cual establece que el cambio de preferencia entre dos candidatos por parte de cualquier votante debe tener el mismo efecto en el resultado electoral.
Este artículo introduce la "firma espacial" de un conjunto de datos como una herramienta geométrica para evaluar y garantizar la robustez de la valoración de datos basada en semivalores frente a cambios en la función de utilidad, ofreciendo una métrica práctica para que los profesionales comprendan cómo estas variaciones afectan los resultados.
Este trabajo propone CORA, un método de asignación de ventajas en el aprendizaje por refuerzo multiagente cooperativo que utiliza la teoría de juegos cooperativos y el concepto de "núcleo" para asignar créditos basados en las contribuciones de las coaliciones, mejorando así la optimización de las políticas y el comportamiento coordinado.
Este artículo presenta un modelo de expansión de capacidad estocástica en dos etapas para el emparejamiento estable en mercados de elección escolar, donde se optimiza la asignación de plazas considerando tanto la incertidumbre exógena de las preferencias como la endógena derivada de la conducta estratégica de los estudiantes, demostrando que ignorar estos comportamientos conduce a decisiones de capacidad subóptimas.
Este artículo introduce un diseño de meta-juego para evaluar el riesgo de colusión algorítmica en entornos de prueba, modelando agentes con políticas preentrenadas y reglas de adaptación para analizar cómo emergen la cooperación o la competencia bajo restricciones de tiempo y configuraciones asimétricas.
Este artículo presenta \texttt{electoral\_sim}, un marco de código abierto en Python que simula y compara diversos sistemas electorales en diferentes distribuciones de preferencias de votantes, evaluando su rendimiento mediante la distancia euclidiana al mediano geométrico e incluyendo un mecanismo hipotético basado en un kernel softmax de Boltzmann como referencia teórica.
Este artículo presenta \texttt{RQRE-OVI}, un algoritmo de iteración de valor optimista con aproximación de funciones lineales que calcula de manera eficiente y robusta el Equilibrio de Respuesta Cuantitativa Sensible al Riesgo (RQRE) en juegos de Markov de suma general, logrando un equilibrio único y estable que supera la fragilidad del equilibrio de Nash mediante un compromiso cuantificable entre rendimiento y robustez.
Este artículo presenta "Platooning as a Service" (PlaaS), un marco de soporte a la decisión basado en un juego de Stackelberg que optimiza la contratación de servicios de convoyes para vehículos autónomos conectados, determinando las políticas de precios y distancias óptimas para maximizar beneficios y reducir emisiones, mientras analiza el impacto de subvenciones gubernamentales y variables operativas como la velocidad y la urgencia.
Este artículo presenta un modelo de teoría de juegos para la defensa contra intrusiones sigilosas de amenazas persistentes avanzadas (APT) en redes, donde se analizan estrategias defensivas óptimas bajo tres regímenes informativos distintos frente a atacantes que utilizan cadenas de Markov para navegar por un grafo de ataque.
Este estudio inicia la investigación del grado de proporcionalidad en la presupuestación participativa, demostrando mediante límites teóricos y evaluación experimental que, aunque el Método de Cuotas Iguales (MES) ofrece garantías axiomáticas más fuertes, tanto este como la Regula Secuencial de Phragmen comparten el mismo grado de proporcionalidad desde una perspectiva cuantitativa.
Este artículo demuestra mediante un modelo teórico de juegos y simulaciones que el protocolo MAC 802.11 actual puede conducir a equilibrios de Nash ineficientes en entornos no cooperativos, y propone que un protocolo ideal que desacople la asignación de recursos de las estrategias de transmisión permitiría a los nodos alcanzar un mayor rendimiento global.
Este artículo propone un nuevo método de aprendizaje estadístico para subastas de múltiples artículos que utiliza intervalos de credibilidad para reducir los costos de implementación manteniendo la equidad, la compatibilidad de incentivos y la racionalidad individual, logrando simultáneamente la maximización de ingresos y la reducción de costos.
Este estudio demuestra que los agentes algorítmicos que utilizan aprendizaje por refuerzo sin conocimiento previo de la estructura del juego pueden desarrollar una "colusión ingenua" basada en la sincronización de sus acciones, un fenómeno cuya probabilidad de ocurrencia depende críticamente de la política de comportamiento específica (estocástica, determinista o híbrida) que empleen los algoritmos.
Este artículo propone un controlador de retroalimentación que combina histéresis bucketizada con control proporcional para lograr una gestión de presupuesto estable y adaptable en campañas de publicidad de bajo presupuesto, logrando mejoras significativas en la precisión de la ejecución y la consistencia de entrega en comparación con los métodos existentes.
Este artículo presenta un modelo teórico y empírico que analiza los incentivos de los sistemas de tránsito informal y privatizado, demostrando cómo mecanismos de coordinación como el control centralizado de una parte de los conductores y las subvenciones cruzadas pueden mitigar las ineficiencias derivadas de la maximización de beneficios individuales.
Este artículo presenta un marco de dos capas que combina un modelo oculto de Markov para inferir el estado oculto de los rivales y una red neuronal profunda para optimizar la estrategia energética en la Fórmula 1 de 2026, permitiendo a los equipos detectar y contrarrestar tácticas engañosas bajo condiciones de observabilidad parcial.
Este trabajo establece la tasa minimax exacta de arrepentimiento para el comercio bilateral contextual con valoraciones de varianza infinita, demostrando que un algoritmo basado en estimación de media truncada logra un rendimiento óptimo que interpola entre la tasa no paramétrica clásica y la tasa lineal trivial según el momento finito de las valoraciones.
Este artículo presenta NePPO, un nuevo pipeline de optimización de políticas para juegos de suma general que aprende una función de potencial independiente del jugador para aproximar equilibrios de Nash en entornos mixtos cooperativos-competitivos, demostrando un rendimiento superior frente a métodos baselines populares.
Este artículo demuestra que la regulación de la equidad basada únicamente en el efecto promedio del tratamiento (ATE) puede enmascarar injusticias causales significativas mediante la optimización de otros objetivos, lo que subraya la necesidad de evaluar la equidad a nivel del modelo y considerar la independencia condicional completa para detectar estos sesgos ocultos.
Este artículo estudia juegos concurrentes en grafos con aleatorización distribuida, demostrando que las estrategias sin memoria son suficientes para problemas de umbral y casi seguros, estableciendo su complejidad computacional, introduciendo la lógica IRATL y presentando un solucionador práctico.