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Juegos poblacionales y modelos dinámicos de pago: Un nuevo paradigma para control y optimización

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Juegos poblacionales y modelos dinámicos de pago: Un nuevo paradigma para control y optimización

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Obando, G.; Martinez-Piazuelo, J.; Quijano, N.; Ocampo-Martinez, C. (2024). Juegos poblacionales y modelos dinámicos de pago: Un nuevo paradigma para control y optimización. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 21(4):287-305. https://doi.org/10.4995/riai.2024.21215

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/210432

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Metadatos del ítem

Título: Juegos poblacionales y modelos dinámicos de pago: Un nuevo paradigma para control y optimización
Otro titulo: Population games and dynamic payment models: A new paradigm for control and optimization
Autor: Obando, Germán Martinez-Piazuelo, Juan Quijano, Nicanor Ocampo-Martinez, Carlos
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Over the course of the past ten years, methods that are derived from both economics and nature have been created in order to solve optimization and control problems. Delving in this framework, we present a new paradigm ...[+]


[ES] En la última década, se han venido desarrollando técnicas inspiradas por la naturaleza y la economía con el fin de resolver problemas de control y toma de decisiones. En este artículo, se presenta este nuevo paradigma ...[+]
Palabras clave: Evolutionary game theory , Dynamic resource allocation , Nash equilibria , Payoff dynamic models , Juegos evolutivos , Asignación dinámica de recursos , Equilibrios de Nash , Modelos dinámicos de pago
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa)
Fuente:
Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. (issn: 1697-7912 ) (eissn: 1697-7920 )
DOI: 10.4995/riai.2024.21215
Editorial:
Universitat Politècnica de València
Versión del editor: https://doi.org/10.4995/riai.2024.21215
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-115905RB-C21/ES/SUPERVISION Y CONTROL TOLERANTE A FALLOS DE INFRAESTRUCTURAS INTELIGENTES BASADO EN APRENDIZAJE AVANZADO Y OPTIMIZACION/
info:eu-repo/grantAgreement/EC//TED2021-129927B-I00/ES/
Agradecimientos:
Los autores agradecen al proyecto PID2020-115905RB-C21 (L-BEST) financiado por MCIN/AEI/10.13039/5011000110, al proyecto TED2021-129927B-I00 (MASHED) financiado por “European Union NextGenerationEU/PRTR”, y al proyecto ...[+]
Tipo: Artículo

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