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Reinforcement Learning im Cournot Duopol

Anwendung agentenbasierter Lern-Algorithmen im Cournot-Spiel

Sprache DeutschDeutsch
Buch Broschur
Buch Reinforcement Learning im Cournot Duopol Sandro Bahn
Libristo-Code: 01601920
Verlag Grin Publishing, September 2007
Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich VWL - Mikroökonomie, allgemein, Note: 1,7, Ruprecht-Ka... Vollständige Beschreibung
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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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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Reinforcement Learning im Cournot Duopol
Autor Sandro Bahn
Sprache Deutsch
Einband Buch - Broschur
Datum der Veröffentlichung 2007
Anzahl der Seiten 68
EAN 9783638795500
ISBN 3638795500
Libristo-Code 01601920
Verlag Grin Publishing
Gewicht 100
Abmessungen 148 x 210 x 4

Kategorie

Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management > Wirtschaftswissenschaft > Mikroökonomie
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