Geri Dön

Genetic algorithm learning in modelling learning subgame perfect equilirium strategies

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 368583
  2. Yazar: BİLGE ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: Belirtilmemiş.
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonomi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to show that genetic algorithm learning can lead agents to play sub game perfect equilibrium strategies. The study considers a duopolistic environment where competitive firms in a market for a single, homogeneous good use genetic algorithm learning to update their optimal policies for production, sales and R&D expenditure levels. The genetic algorithm learning model used in this study is developed by Holland (1975) with the introduction of an election mechanism, and computer simulations are based on a version developed by Goldberg (1989). The results show that even though the firms do not have access to structural information about the market, in the long run they behaved as if they had such knowledge.

Benzer Tezler

  1. İnsan gen yolaklarında ikâme modelleme ve makine öğrenmesi kullanarak varyant analizi

    Variant analysis in human gene networks using surrogate modelling and machine learning

    FURKAN AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Genetikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA

  2. Model-free load frequency control in isolated microgrids based on reinforcement learning

    İzole mikroşebekelerde pekiştirmeli öğrenmeye dayalı model bağımsız yük frekans kontrolü

    AMJAD MUNEIM MOHAMMED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA YILDIZ TAŞCIKARAOĞLU

  3. Genetik algoritmalar ve makine öğrenmesi yöntemleriyle görüntü sınıflandırma

    Image classification with genetic algorithms and machine learning methods

    EMRE ALTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SERDAR KORUKOĞLU

  4. Genetik algoritma ve monte carlo simülasyonu ile bir inşaat projesinde alt yüklenici seçimine ilişkin süre maliyet kalite optimizasyonu ve risk değerlendirmesi

    Time cost quality optimization and risk evaluation about selecting subcontractors in a construction project by using genetic algorithm and monte carlo simulation

    BARIŞ KAPLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜL POLAT TATAR

  5. FPGA üzerinde HYSA ve HYSA'ya özel öğrenme algoritmalarının birlikte gerçeklenmesi

    Implementation of CNN and CNN specific learning algorithms on FPGA

    ERDEM KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN