Resumen

El juego cooperativo de la temperatura global carece de automatismo y de interferencias emocionales. Para resolver este problema, se desarrolla un método de modelización basado en agentes a partir de los experimentos del juego no cooperativo de Milinski. Además, se utiliza un algoritmo genético para mejorar la estrategia de inversión de cada agente. Se realizan simulaciones diseñando diferentes esquemas de codificación, esquemas de mutación y funciones de aptitud. Se demuestra que el método puede lograr los máximos beneficios bajo la premisa del juego no cooperativo de agentes mediante el fomento de individuos óptimos. Los resultados proporcionan una base sólida para desarrollar herramientas y métodos de apoyo a la simulación de la estrategia de juegos climáticos en los que participan múltiples agentes.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:agente, juego cooperativo, estrategia de juego climática, experimentos de juego no cooperativo, interferencia emocional, funciones de aptitud, algoritmo genético, temperatura global, estrategia de inversión, beneficios máximos
• Keywords:agent, cooperative game, climate game strategy, noncooperative game experiments, emotional jamming, fitness functions, genetic algorithm, global temperature, investment strategy, maximum benefits