Книга Reinforcement Learning im Cournot Duopol Sandro Bahn

Reinforcement Learning im Cournot Duopol

Anwendung agentenbasierter Lern-Algorithmen im Cournot-Spiel

Автор: Sandro Bahn
Език: Немски език
Корици: С меки корици
Издател: Grin Publishing
Наличност: Външен склад
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39.38 77.02 лв
Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich VWL - Mikroökonomie, allgemein, Note: 1,7, Ruprecht-Ka...

Информация за книгата

Автор
Език
Немски език
Корици
Книга - С меки корици
Издадена
2007
страници
68
EAN
9783638795500
ISBN
3638795500
Enbook ID
01601920
Издател
Теглоt
100
Размери
148 x 210 x 4

Пълно описание

Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich VWL - Mikroökonomie, allgemein, Note: 1,7, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg (Alfred-Weber-Institut), Veranstaltung: Wirtschaftstheorie, 22 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit untersucht den Einsatz agentenbasierter Lernalgorithmen im wiederholten Cournot-Spiel. Es werden zwei unterschiedliche Implementierungen (eine nach Roth-Erev, die andere nach Watkins Q-Learning) des sogenannten Reinforcement Learning untersucht. Diese Implementierungen werden in die Modellwelt des bekannten Cournot-Spiels gesetzt, um gegeneinander zu spielen. Es sind Arbeiten bekannt, in denen Q-Learning Agengenten, kooperierendes Verhalten lernen. Es ist Ziel dieser Arbeit, die Unterschiede theoretisch herauszuarbeiten und praktisch in Java zu implementieren. Dabei soll die Frage gekl ärt werden, warum nur Q-Learning kooperierendes Verhalten erzeugt.

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