Recommendation extension to the iterated prisoner's dilemma game
Tekrarlanan mahkumun ikilemi oyununun öneri sistemiyle genişletilmesi
- Tez No: 597464
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN HALUK BİNGÖL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Ajan tabanlı modelleme, Karar verme stratejileri, Kompleks sistemler, Tavsiye etme, Tekrarlı Mahkum İkilemi, Çok ajanlı sistemler, İş birliği, Agent based modeling, Decision making strategies, Complex systems, Recommendation, Iterated Prisoner's Dilemma, Multiagent systems, Cooperation
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İyimserlik, kötümserlik ve gerçekçilik, günlük yaşamda belli bir kişilik tipinin tipik davranışını tanımlamak için kullanılan insan eğilimleridir. Bu çalışmada, bu tipik eğilimlerin güven tahminlerine etkilerini bir etmen perspektifinden araştırıyoruz. Her oyuncunun tanımadığı rakiplerle oynamaya karar vermek için onlar hakkında tavsiyeler aldığı Tekrarlanan Mahkumun İkilemi oyununun genişletilmiş bir versiyonunu sunu-yoruz. Modelimizde, bir oyuncu etmenin karşılaştığı rakibi hakkında bilgisi yoksa, komşusu olan etmenlere danışır. Komşusu olan etmen bu rakibi tanıyorsa, bir tavsiyede bulunur. Aynı rakip hakkında birden fazla tavsiye alınabilir, buradaki soru bu tavsiyele-rin nasıl değerlendirileceğidir. Alınan tavsiyenin değerlendirme şekli, etmenlerin eğilim-lerine göre farklılık gösterir. Farklı unutma stratejilerinde, iyimser mi, kötümser mi, yoksa gerçekçi olmak mı en iyi performansı gösterir bunu gözlemlemek istiyoruz. Realistler diğer eğilimlerden daha iyi performans gösterdiğini gözlemliyoruz. Bunun yanında, bu oyunda tavsiye almanın etkisini de inceliyoruz. Sonuçlarımız, tavsiye almanın almamaya göre genelde avantajlı olduğunu ancak bunun etmenlerin hafızalarının kullanımına göre değişiklik gösterebileceğini gösterir. Tavsiye almayan etmenler için hafızada bencilleri tutmak her zaman için en iyi stratejidir, ancak tavsiye alan etmenler için belirli bellek kapasitelerinde bunun en kötü strateji olduğunu farkettik.
Özet (Çeviri)
Optimism, pessimism, and realism are human dispositions that are used in everyday life to describe the typical behavior of a certain personality type. In this study, we investigate the effects of these dispositions on trust estimations from an agent's perspective. We present an extended version of the Iterated Prisoner's Dilemma game in which each player receives recommendations about other players to decide to play with unknown opponents. In our model, each agent keeps the trust values of the agents they have played before in their memory. If an agent has no information about an opponent, it consults neighbor agents of it. If neighbor agent knows that opponent, it gives a recommendation. An agent can be received more than one recommendations about the same opponent. How do agents evaluate recommendations? The evaluation process of recommendations varies according to the agent's disposition. We aim to observe which disposition shows the best performance in different forgetting mechanisms. We examine the effect of receiving the recommendation. Our results show that it is more advantageous to receive recommendations, but that varies depending on memory usage. Realist agents perform better than other dispositions. We conclude that the best forgetting mechanisms for agents receiving recommendations vary by memory capacity.
Benzer Tezler
- Extension of simple recommendation model
Basit tavsiye modelinin genişletilmesi
SEDAT ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALUK BİNGÖL
- The acute effect of proprioceptive neuromuscular facilitation on cervical range of motion, strength and proprioception
Servikal propriosepsiyonda propriyoseptif nöromüskülerkolayığın akut etkisi, hareket açıklığı ve kuvvet
MOHAMMAD ALJALLAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Fizyoterapi ve RehabilitasyonYeditepe ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA ŞULE BADILLI DEMİRBAŞ
- A recommendation system combining context-awareness and user profiling in mobile environment
Mobil ortamda kullanıcı profilleme ve durum muhakeme tabanlı akıllı öneri sistemi
SERKAN ULUCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDAN ERKMEN
PROF. DR. İSMET ERKMEN
- The bid/no-bid framework utilizing Node2Vec for international contractors
Uluslararası yükleniciler için Node2Vec ile teklif/red çerçevesi oluşturulması
HALİT FERDİ AVCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR
- Biyoinformatik algoritmaların konum tabanlı öneri sistemlerinde uygulanması
Implementation of bioinformatics algorithms in location-based recommendation systems
ABDURRAHMAN GÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVCİHAN DURU