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>
