Diseño de Algoritmos basados en la Teoría de Juegos Cuántica para el Modelado de Redes de Comunicación y Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente

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dc.contributor.advisor Arizmendi, Constancio Miguel
dc.contributor.author Silva, Agustín
dc.contributor.other Zabaleta, Omar Gustavo
dc.date.accessioned 2024-04-10T12:37:00Z
dc.date.available 2024-04-10T12:37:00Z
dc.date.issued 2024-02-26
dc.identifier.uri http://rinfi.fi.mdp.edu.ar/xmlui/handle/123456789/791
dc.description.abstract Con el objetivo de abordar problemas fundamentales en el transporte de datos en redes de comunicación y el diseño de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente se han utilizado métodos de computación cuántica en conjunto con la teoría de juegos. A través de un enfoque novedoso, esta investigación demuestra cómo la aplicación de la teoría de juegos cuántica, haciendo uso del entrelazamiento y la superposición, supera las limitaciones de los enfoques clásicos. Provee soluciones avanzadas para mitigar los problemas de congestión en redes y encuentra estrategias óptimas en sistemas multi-agente. La investigación se basa en la combinación de la computación cuántica con la teoría de juegos, con el objetivo de permitir el desarrollo de protocolos más eficientes en el ruteo de redes de comunicación y algoritmos para la coordinación entre agentes autónomos. Al implementar estrategias cuánticas en el modelo de congestión propuesto, se logra una reducción en la latencia de las redes, evidenciando una mejora en el rendimiento en comparación con las estrategias clásicas. Además, la integración de algoritmos de aprendizaje por refuerzo adaptativos permite a los sistemas autónomos en ambientes cuánticos optimizar la toma de decisiones estratégicas en tiempo real, abriendo el camino hacia aplicaciones prácticas en otros campos como: la logística, la gestión de tráfico urbano y la simulación de sistemas económicos. Estos algoritmos demuestran ser particularmente efectivos en la exploración de estrategias cuánticas, puras o mixtas, y en la adaptación a entornos con información imperfecta incluso al evaluarlos tanto en ambientes ideales como ruidosos, revelando la potencialidad de la interacción entre agentes autónomos en contextos cuánticos reales. La metodología empleada, que combina modelado matemático y simulaciones computacionales, proporciona una validación sólida de las propuestas teóricas, permitiendo comprobar la efectividad de los algoritmos desarrollados. Mail de contacto Agustin Silva <agustinsilva447@gmail.com> es_AR
dc.format application/pdf es_AR
dc.language.iso spa es_AR
dc.publisher Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ingeniería. Argentina es_AR
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_AR
dc.subject Computación Cuántica es_AR
dc.subject Teoría de Juegos es_AR
dc.subject Redes de Comunicación es_AR
dc.subject Aprendizaje por Refuerzo es_AR
dc.subject Transporte de datos en redes de comunicación es_AR
dc.title Diseño de Algoritmos basados en la Teoría de Juegos Cuántica para el Modelado de Redes de Comunicación y Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente es_AR
dc.type Thesis es_AR
dc.rights.holder https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ es_AR
dc.type.oa info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es_AR
dc.type.snrd info:ar-repo/semantics/tesis de grado es_AR
dc.type.info info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_AR
dc.description.fil Fil: Silva, Agustín. Universidad FASTA. Facultad de Ingeniería; Argentina es_AR


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