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Reinforcement Learning im Cournot Duopol: Anwendung agentenbasierter Lern-Algorithmen im Cournot-Spiel

Reinforcement Learning im Cournot Duopol: Anwendung agentenbasierter Lern-Algorithmen im Cournot-Spiel

Paperback

Economics

ISBN10: 3638795500
ISBN13: 9783638795500
Publisher: Grin Verlag
Published: Sep 6 2007
Pages: 68
Weight: 0.22
Height: 0.16 Width: 5.83 Depth: 8.27
Language: German
Diplomarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich VWL - Mikroökonomie, allgemein, Note: 1,7, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg (Alfred-Weber-Institut), Veranstaltung: Wirtschaftstheorie, 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

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