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Questo articolo dimostra l'esistenza e presenta algoritmi a tempo polinomiale per calcolare allocazioni di beni indivisibili che soddisfano contemporaneamente l'equità (EF1) e l'efficienza (fPO) sotto il vincolo di bilanciamento, in particolare per agenti con valutazioni bivalutate personalizzate o al massimo due tipi di valutazione.
Questo articolo propone un approccio basato sulla teoria dei giochi per ottimizzare in modo distribuito i trasmettitori e ricevitori MIMO nei canali di interferenza, risolvendo le disallineamenti semantici tra dispositivi con logiche diverse e migliorando le prestazioni delle comunicazioni semantiche orientate agli obiettivi.
Questo lavoro estende il modello dei giochi di creazione di reti temporali permettendo agli agenti di scegliere non solo quali collegamenti acquistare, ma anche quando questi diventano attivi, fornendo prove di esistenza di equilibri di Nash e analizzando i limiti del Prezzo dell'Anarchia e della Stabilità per diversi modelli di raggiungibilità e funzioni di costo.
Questo articolo sviluppa un approccio generalizzato per l'ottimizzazione dei contratti in team, dimostrando che l'allocazione ottimale degli incentivi richiede di equalizzare il prodotto tra produttività individuale, centralità organizzativa e reattività agli incentivi monetari, al fine di gestire le esternalità e le complementarità nel lavoro di gruppo.
Questo articolo offre una revisione completa e una categorizzazione sistematica dei modelli quantitativi di fiducia nelle reti sociali online, esplorando le basi teoriche psicologiche, analizzando le fondamenta algoritmiche degli stati dell'arte e fornendo una guida pratica all'implementazione che include dataset, tecniche e scenari applicativi.
Questo studio dimostra che l'introduzione di agenti artificiali nei mercati energetici ibridi favorisce la coordinazione e migliora i risultati collettivi, anche durante le fasi di adozione parziale, sebbene ciò possa generare asimmetrie strategiche a vantaggio dei non-adopter.
Questo articolo caratterizza matematicamente i giochi di distanziamento sociale sotto dinamiche epidemiche SI convenzionali, dimostrando che l'unico equilibrio di Nash è una strategia esclusiva "bang-bang" composta da una fase di attesa seguita da un blocco totale, la quale coincide anche con la politica pubblica ottimale.
Il documento presenta un algoritmo per calcolare tutte le strategie evolutivamente stabili in giochi normali non degeneri con tre o più giocatori.
Il paper dimostra che la struttura reticolare non è essenziale per la teoria della comparazione statica monotona, introducendo la proprietà di pseudo-reticolo per estendere i risultati fondamentali a contesti multidimensionali come le strategie miste e gli equilibri di Nash perfetti.
Questo articolo presenta una panoramica delle tecniche di deep learning applicate alla progettazione di meccanismi, illustrando come tali metodi permettano di ottenere soluzioni approssimate per problemi reali che richiedono proprietà teoricamente incompatibili, come dimostrato attraverso tre casi di studio su gestione energetica veicolare, allocazione di risorse mobili e aste di approvvigionamento agricolo.
Questo lavoro confuta la congettura secondo cui gli attrattori della dinamica replicatrice corrispondono biunivocamente agli equilibri di bacino, dimostrando che tale relazione è falsa attraverso controesempi basati su "fonti locali" e fornendo una condizione sufficiente basata sulla pseudocavità per garantire la corrispondenza nei giochi a due giocatori.
Questo studio analizza l'apprendimento delle preferenze in giochi multi-agente con utility sconosciute, dimostrando che il feedback quantale permette di identificare le utility con complessità logaritmica, fornendo al contempo una caratterizzazione geometrica per il feedback a risposta ottima e un algoritmo online a basso rimorso.
Questo lavoro propone un approccio di RLHF online regolarizzato basato sul modello di preferenze bilineari generalizzate (GBPM) che, sfruttando la forte convessità e la struttura a rango basso, garantisce bound di regret statisticamente efficienti e privi di dipendenze esponenziali rispetto alla forza di regolarizzazione.
Questo studio propone un framework distribuito per aste di spettro ripetute nelle reti eterogenee, in cui gli utenti equipaggiati con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) dimostrano una maggiore efficienza nel budget e un accesso ai canali superiore rispetto alle strategie tradizionali grazie alla loro capacità di ragionamento strategico e adattamento dinamico.
Questo articolo introduce un modello di gioco di Stackelberg a tre livelli che integra agenti non seguaci e leader eterogenei per analizzare le interazioni strategiche nei sistemi congestionati, dimostrando come il loro coinvolgimento alteri qualitativamente gli equilibri di mercato, con particolare riferimento al caso della ricarica dei veicoli elettrici.
Il lavoro studia l'esistenza di due concetti di equilibrio in giochi non cooperativi con incertezza, modellati tramite capacità e integrali max-plus, dimostrando risultati di esistenza per strategie miste e pure mediante tecniche di convessità astratta e un teorema di punto fisso di Kakutani.
Questo articolo propone uno studio assiomatico dei meccanismi di allocazione nei mercati decentralizzati con attriti, caratterizzando le regole che ammettono rappresentazioni come meccanismi lineari robusti o come medie condizionali peggiori (Robust Conditional Mean), e collegando tali risultati alla letteratura sulla condivisione del rischio.
Il paper presenta -IPOMDP, un framework computazionale che integra rilevamento di anomalie e politiche fuori-belief per mitigare la manipolazione e la disinformazione in agenti con modelli avversari ricorsivi limitati, promuovendo risultati più equi in giochi misti e a somma zero.
Questo lavoro estende le garanzie di tracciamento per le disuguaglianze variazionali temporali a funzioni non monotone e a percorsi non sublineari, analizzando inoltre il comportamento di convergenza o caotico di sistemi dinamici periodici e validando i risultati teorici attraverso esperimenti.
Il paper introduce un algoritmo branch-and-cut per risolvere problemi di equilibrio di Nash con variabili intere miste, riformulando il gioco come un problema bilevel tramite la funzione Nikaido-Isoda e garantendo la terminazione finita o l'assenza di equilibrio attraverso tagli specifici derivati per giochi generalizzati e standard.