Reinforcement Learning im Cournot Duopol

Name: Reinforcement Learning im Cournot Duopol
Brand: Grin Publishing
SKU: 9783638795500
Price: 14780 HUF
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Anwendung agentenbasierter Lern-Algorithmen im Cournot-Spiel

Szerző: Sandro Bahn

Nyelv:

Kötés: Puha kötésű

Kiadó: Grin Publishing

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14 780 Ft

Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich VWL - Mikroökonomie, allgemein, Note: 1,7, Ruprecht-Ka...

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Szerző

Sandro Bahn

Nyelv

Német

Kötés

Könyv - Puha kötésű

Kiadva

2007

oldal

EAN

9783638795500

ISBN

3638795500

Enbook ID

01601920

Kiadó

Grin Publishing

Súly

100

Méretek

148 x 210 x 4

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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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