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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.

Parametry knihy

• Plný název: Reinforcement Learning im Cournot Duopol
• Podnázev: Anwendung agentenbasierter Lern-Algorithmen im Cournot-Spiel
• Autor: Sandro Bahn
• Jazyk: Němčina
• Vazba: Brožovaná
• Počet stran: 68
• EAN: 9783638795500
• ISBN: 3638795500
• ID: 01601920
• Nakladatelství: Grin Publishing
• Hmotnost: 100 g
• Rozměry: 210 × 148 × 4 mm
• Datum vydání: 06. September 2007

Oblíbené z jiného soudku

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