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Reinforcement Learning im Cournot Duopol

Anwendung agentenbasierter Lern-Algorithmen im Cournot-Spiel

Língua AlemãoAlemão
Livro Capa mole
Livro Reinforcement Learning im Cournot Duopol Sandro Bahn
Código Libristo: 01601920
Editoras Grin Publishing, setembro 2007
Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich VWL - Mikroökonomie, allgemein, Note: 1,7, Ruprecht-Ka... Descrição completa
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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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Sobre o livro

Nome completo Reinforcement Learning im Cournot Duopol
Autor Sandro Bahn
Língua Alemão
Encadernação Livro - Capa mole
Data de emissão 2007
Número de páginas 68
EAN 9783638795500
ISBN 3638795500
Código Libristo 01601920
Editoras Grin Publishing
Peso 100
Dimensões 148 x 210 x 4

Categorias

Economia, finanças, empresa & gestão > Economia > Microeconomia
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