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Cet article établit l'existence et propose des algorithmes polynomiaux pour obtenir des allocations équitables (EF1) et efficaces (fPO) de biens indivisibles sous contrainte d'équilibre, spécifiquement dans les cas de valuations bivaluées personnalisées ou de types de valuations limités à deux.
Cet article propose une approche par théorie des jeux non coopérative pour optimiser de manière distribuée les émetteurs-récepteurs MIMO, afin de résoudre simultanément les problèmes d'alignement sémantique et d'interférences dans les systèmes de communication sémantique orientés vers des tâches.
Cet article étend le modèle des jeux de création de réseaux temporels en permettant aux agents de choisir les étiquettes temporelles des arêtes qu'ils achètent, et analyse l'existence d'équilibres de Nash ainsi que les bornes du prix de l'anarchie et de la stabilité pour différents modèles de connectivité et fonctions de coût.
Ce papier développe une généralisation multi-agent de l'approche du premier ordre pour l'optimisation des contrats, démontrant que l'allocation optimale des incitations doit égaliser le produit de la productivité individuelle, de la centralité organisationnelle et de la sensibilité aux incitations monétaires, tout en explorant les implications de ces résultats sur la rémunération de l'habileté versus la collaborativité et la dispersion des salaires.
Cet article propose une revue complète et une catégorisation des modèles de confiance quantitatifs dans les réseaux sociaux en ligne, en explorant leurs fondements théoriques, leurs mécanismes algorithmiques et en fournissant un guide pratique pour leur mise en œuvre.
En caractérisant les jeux de distanciation sociale sous des dynamiques SI classiques, cet article démontre que l'équilibre de Nash unique est une stratégie « tout ou rien » (bang-bang) composée d'une phase d'attente suivie d'un confinement, qui coïncide également avec la politique publique optimale.
Cet article présente un algorithme permettant de calculer toutes les stratégies évolutivement stables dans les jeux non dégénérés à forme normale impliquant trois joueurs ou plus.
Cet article démontre que la structure de treillis n'est pas indispensable à la théorie des comparaisons statiques monotones en introduisant la propriété de pseudo-treillis, ce qui permet d'étendre ces résultats aux jeux à stratégies mixtes et aux équilibres parfaits en tremblement de main.
Cet article présente une synthèse des techniques d'apprentissage profond appliquées à la conception de mécanismes pour résoudre des problèmes d'optimisation stratégique complexes, en illustrant leur efficacité à travers trois études de cas dans les domaines des réseaux véhiculaires, mobiles et des enchères agricoles.
Cet article réfute la conjecture établissant une correspondance biunivoque entre les attracteurs de la dynamique réplique et les équilibres puits en présentant des contre-exemples basés sur des sources locales, tout en introduisant la pseudoconvexité comme condition suffisante pour garantir cette correspondance dans les jeux à deux joueurs.
Cet article établit les fondements théoriques de l'apprentissage des préférences dans les jeux multi-agents à utilités inconnues en démontrant que les modèles de réponse quantale permettent une identification précise des utilités avec une complexité logarithmique, contrairement aux réponses optimales, tout en proposant un algorithme en ligne à faible regret pour les deux modèles.
Cet article propose une méthode d'apprentissage par renforcement à partir de préférences humaines en ligne régularisée, fondée sur un modèle de préférences bilinéaires généralisées, qui établit pour la première fois des garanties d'efficacité statistique en haute dimension avec des bornes de regret indépendantes de la dimension ou de la force de régularisation.
Cette étude propose un cadre d'enchères distribué pour les réseaux hétérogènes où des agents basés sur des modèles de langage (LLM) permettent aux équipements utilisateurs de prendre des décisions d'enchères stratégiques et adaptatives sur le long terme, surpassant ainsi les politiques traditionnelles en termes d'accès aux canaux et d'efficacité budgétaire.
Cet article propose un cadre de jeu de Stackelberg à trois niveaux intégrant des agents non-suiveurs et des leaders hétérogènes pour mieux modéliser les interactions stratégiques dans les systèmes congestionnés, en démontrant que négliger les agents non participants fausse les prédictions d'équilibre, comme illustré par le cas de l'infrastructure de recharge des véhicules électriques.
Cet article établit l'existence de deux notions d'équilibre dans des jeux non coopératifs sous incertitude, où les croyances et les stratégies mixtes sont modélisées par des capacités non additives et des intégrales max-plus, en utilisant des techniques de convexité abstraite et un théorème de point fixe de type Kakutani.
Cet article propose une étude axiomatique des mécanismes d'allocation dans les marchés d'échange décentralisés en présence de coûts de transfert, caractérisant notamment les mécanismes linéaires robustes et les mécanismes d'allocation de moyenne conditionnelle robuste.
Le papier propose le cadre -IPOMDP, qui intègre une détection d'anomalies et une politique hors-belief aux agents d'apprentissage par renforcement pour leur permettre de détecter et de contrer la manipulation par des agents aux capacités de modélisation récursive supérieures, améliorant ainsi la sécurité et l'équité dans les interactions stratégiques.
Cet article étend les garanties de suivi des solutions d'inéquations variationnelles dépendantes du temps à des cas non monotones et périodiques, tout en démontrant que les systèmes dynamiques discrets associés peuvent soit converger soit présenter un comportement chaotique.
Cet article propose un algorithme de branch-and-cut pour résoudre les problèmes d'équilibre de Nash à variables mixtes entières, en reformulant le jeu via la fonction de Nikaido-Isoda et en intégrant des techniques d'optimisation hiérarchique et de coupes pour garantir la convergence vers un équilibre ou la preuve de son inexistence.
Cet article propose un cadre théorique intégrant le « framing » linguistique et la persuasion bayésienne pour optimiser la conception de l'information, en démontrant que les grands modèles de langage (LLM) peuvent servir de proxies efficaces pour explorer l'espace des formulations et déterminer les stratégies de communication optimales.