Descripción: La Teoría de Juegos Algorítmica es un campo interdisciplinario que estudia las interacciones estratégicas entre agentes en entornos computacionales, enfocándose en cómo estas interacciones afectan la toma de decisiones y el consenso en sistemas distribuidos. Este enfoque combina conceptos de la teoría de juegos, que analiza cómo los individuos toman decisiones en situaciones donde el resultado depende de las acciones de otros, con algoritmos que permiten a los sistemas alcanzar un consenso. La Teoría de Juegos Algorítmica se centra en el diseño de mecanismos y protocolos que garantizan que los agentes, a menudo con intereses divergentes, puedan coordinarse y llegar a acuerdos eficientes. Este campo es especialmente relevante en el contexto de redes descentralizadas y sistemas distribuidos, donde la falta de un control centralizado puede complicar la toma de decisiones. Las características principales incluyen la modelización de estrategias, la evaluación de resultados y la optimización de procesos de consenso, lo que permite a los sistemas adaptarse y evolucionar en función de las interacciones entre sus componentes. La Teoría de Juegos Algorítmica se ha convertido en una herramienta esencial para entender y mejorar la eficiencia de los algoritmos de consenso en diversas aplicaciones tecnológicas, desde blockchain hasta sistemas multiagente, donde la cooperación y la competencia juegan un papel crucial en el funcionamiento del sistema.
