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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Equilibrium Learning, Uncertainty, and Dynamics: Novel Approaches for Analyzing Games and Automated Markets

Descripción del proyecto

Nuevos métodos para la toma de decisiones estratégicas

En los mercados digitales actuales, desde las subastas en línea hasta la fijación de precios, las decisiones estratégicas a menudo están automatizadas y dependen de comprender cómo los agentes artificiales aprenden y compiten. El proyecto ELUD, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, está transformando la forma en que resolvemos estos problemas al desarrollar nuevos y potentes métodos para calcular equilibrios en juegos bayesianos, incluso cuando la información es incompleta. El proyecto combina la teoría de juegos, la optimización en línea y el aprendizaje automático para abordar la dinámica de los mercados basados en agentes del mundo real, donde los postores o vendedores automáticos se adaptan con el tiempo. El proyecto no solo crea herramientas para resolver problemas de equilibrio que antes eran intratables, sino que también arroja luz sobre cuándo el aprendizaje conduce a resultados estables o caóticos. El equipo de ELUD promete avances en el modelado, la predicción y el diseño de mercados algorítmicos más inteligentes y eficientes.

Objetivo

Game theory is essential for studying central problems in economics and management such as auctions, contests, oligopoly, and platform competition. However, deriving equilibrium strategies in such games with incomplete information is notoriously challenging. For instance, analytical solutions are available only for simple auction models under restrictive assumptions. The lack of numerical methods for solving equilibrium problems impedes advancements in theory and practice. Building on insights from my recent research, ELUD develops online optimization and learning methods to solve equilibrium problems in single- and multi-stage Bayesian games that have previously been deemed intractable. These new methods are designed to accommodate a variety of distributional assumptions and utility functions allowing to incorporate behavioral motives and asymmetries among agents. Importantly, learning algorithms also serve as models for artificial agents in real-world agentic markets, such as those for bidding in display advertising auctions and pricing on online retail platforms. Such agents cannot play equilibrium strategies from the start, but they adapt to the market and learn profitable strategies over time. However, learning algorithms do not necessarily converge to an equilibrium in games; they can instead lead to cycles or even chaotic behavior and such phenomena have been observed experimentally in some environments. ELUD allows us to understand the properties of market models under which classes of algorithms lead to an efficient equilibrium and when they do not. This is highly ambitious because ELUD needs to develop new mathematical methods to study the constrained dynamical systems resulting from the interaction of learning algorithms. An extensive set of experiments will complement and aid the theory development. After ELUD, there will be widely applicable equilibrium solvers for important classes of games, and a theoretical framework to analyze automated markets.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2024-ADG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

TECHNISCHE UNIVERSITAET MUENCHEN
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 539 750,00
Dirección
Arcisstrasse 21
80333 Muenchen
Alemania

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Región
Bayern Oberbayern München, Kreisfreie Stadt
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

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Beneficiarios (1)

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