Caracterização geral

Pré-requisitos

Programação em JAVA

Bibliografia

Yoav Shoham and Kevin Leyton-Brown , Essentials of Game Theory: A Concise Multidisciplinary Introduction, Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, Morgan & Claypool Publishers, 2008.

Yoav Shoham and Kevin Leyton-Brown, Multiagent Systems: Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations, Cambridge University Press, 2009.

Noam Nisan, Tim Roughgarden, Eva Tardos and Vijay V. Vazirani (Eds.), Algorithmic Game Theory, Cambridge University Press, 2007.

Método de ensino

A disponibilizar brevemente

Método de avaliação

A unidade curricular tem duas formas de avaliação: por avaliação contínua ou por exame final. As duas formas incluem uma componente de avaliação teórico-prática (70%) e uma componente de avaliação prática (30%).

Quaisquer dúvidas na interpretação das seguintes regras devem ser colocadas atempadamente ao responsável/regente da cadeira.

Componente de Avaliação Sumativa

A componente de avaliação sumativa consiste na avaliação, numa escala inteira de 0-20 valores, da participação dos alunos nas aulas práticas, incluindo a) assiduidade, b) participação, dedicação e resultados obtidos nas diversas atividades das aulas práticas, c) resposta a quizes.

Obtém frequência quem tiver uma classificação igual ou superior a 10 valores na componente de avaliação sumativa. É requisito necessário (mas não suficiente) para obter 10 valores na componente de avaliação sumativa - logo para obter frequência - estar presente em pelo menos 8 aulas práticas. 

Componente de Avaliação Teórico-Prática

A componente de avaliação Teórico-Prática pode ser obtida através da realização de dois testes (avaliação contínua) ou do exame final (avaliação de recurso).

As datas dos testes e do exame serão afixadas no CLIP.

Aprovação e Cálculo da Nota Final

É aprovado na cadeira quem obtiver frequência e uma nota maior ou igual a 9,5 na componente Teórico-Prática.

A nota final é dada pela média ponderada da componente de avaliação teórico-prática (70%) e da componente de avaliação sumativa (30%), arredondada ao inteiro mais próximo.

Melhoria de Nota

O cálculo da nota de melhoria é efectuado como descrito anteriormente, podendo o aluno optar por melhorar a componente teórica-prática e/ou a componente prática (esta última apenas para alunos de edições anteriores) regendo-se pelas mesmas regras e prazos da edição corrente. A nota final é calculada levando sempre em conta as componentes teórica-prática e prática.

Conteúdo

Game Theory

Utility Theory, Games in Normal-Form, Pareto optimality, Best response and Nash equilibrium, Mixed Strategies, Maxmin and Minmax, Correlated Equilibrium, Perfect-Information Extensive-Form Games, Subgame Perfection, Backward Induction, Imperfect-Information Extensive-Form Games, Perfect Recall, Repeated Games, Infinitely Repeated Games, Bayesian Games.

Mechanism Design

Social Choice, Voting, Voting Paradoxes, Arrow''''''''''''''''''''''''''''''''s Theorem, Muller-Satterthwaite Theorem, Mechanisms with money, VCG mechanism, Auctions, Mechanisms without Money.

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: