Martínez-Piazuelo, JuanOcampo-Martínez, CarlosQuijano, Nicanor2023-10-092023-10-092023Martinez-Piazuelo, J., Ocampo-Martinez, C., Quijano, N. 2023. Búsqueda de equilibrios de Nash en juegos poblacionales bajo información parcial y su aplicación en juegos de congestión. XLIV Jornadas de Automática, 317-322. https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.317978‐84‐9749‐860‐9http://hdl.handle.net/2183/33625[Resumen] En este artículo, consideramos el marco de dinámicas evolutivas y juegos poblacionales. Para una clase de dinámicas evolutivas y una familia de juegos poblacionales contractivos, desarrollamos un método novedoso para la búsqueda distribuida de equilibrios de Nash bajo información parcial respecto a las decisiones de los dem´as agentes. La principal contribución es que establecemos condiciones suficientes para garantizar la estabilidad asintótica del conjunto de equilibrios de Nash del juego poblacional subyacente. Además, ilustramos nuestros resultados teóricos en una aplicación numérica de un juego de congestión de gran escala.[Abstract] In this article, we take into account the evolutionary dynamics and the population games framework. For a class of evolutionary dynamics and a family of contractive population games, we develop a novel method for distributed Nash equilibrium seeking under partial information regarding the decisions of other agents. The main contribution is that we establish su cient conditions to ensure the asymptotic stability of the underlying population game’s set of Nash equilibria. In addition, we illustrate our theoretical results on a large-scale numerical application of a congestion game.spaAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Teoría de juegos evolutivosOptimizaciónSistemas distribuidosSistemas dinámicos de gran escalaJuegos de congestiónEvolutionary game theoryOptimizationDistributed systemsLarge-scale dynamical systemsCongestion gamesconference outputopen accesshttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.317