• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2020/2021

Игры и решения в задачах анализа данных и моделирования

Статус: Курс по выбору (Науки о данных)
Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика
Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения: с онлайн-курсом
Охват аудитории: для своего кампуса
Прогр. обучения: Науки о данных
Язык: английский
Кредиты: 4

Course Syllabus

Abstract

Целью курса «Игры и решения в анализе данных и моделировании» является знакомство студентов с современными моделями теории игр и теории принятия решений, их приложениями при моделировании и анализе социально-экономических проблем, а также их использованием в аналитических системах, системах поддержки принятия решений. В курсе рассматривается ряд фундаментальных тем в теории принятия решений. В рамках этого курса будут рассмотрены основные способы описания индивидуальных предпочтений с помощью бинарных отношений и функций выбора, а также ряд основных разделов теории коллективного выбора, таких как теория локальных процедур агрегирования и теория решений, основанных на правиле большинства. Также в этом курсе будут рассматриваться задачи принятия решений при сетевом взаимодействии участников и модели стратегического поведения игроков с учетом сетевой структуры связей. Теория игр изучает стратегическое взаимодействие рациональных агентов; играет центральную роль в экономике, а также широко применяется в биологии, политологии, военном деле и др. В этом курсе мы будем изучать некооперативные и кооперативные игры, а также дизайн механизмов, являющийся обратной задачей - разработкой правил взаимодействия агентов, приводящих к нужному результату. Успешное овладение этой частью курса способствует развитию полезного в жизни стратегического мышления. Дополнительные материалы по курсу: https://economics.hse.ru/demat/content/gddam
Learning Objectives

Learning Objectives

  • знакомство студентов с современными моделями теории игр и теории принятия решений, их приложениями при моделировании и анализе социально-экономических проблем, а также их использованием в аналитических системах, системах поддержки принятия решений
Expected Learning Outcomes

Expected Learning Outcomes

  • Знает модели индивидуального принятия решений, умеет проверять свойства бинарных отношений и функций выбора
  • Знает различные правила голосования и их свойства, умеет их проверять
  • Знает основные понятия сетевого анализа
  • Знает меры центральности вершин в сети
  • Знает основные концепции равновесия в статических играх и динамических играх и умеет их находить
  • Знает основные концепции решения в теории кооперативных игр и умеет их находить
  • Знает основные понятия дизайна экономических механизмов
Course Contents

Course Contents

  • Моделирование предпочтений
    Задачи многокритериального выбора и ранжирования. Классическая теория полезности – ординальные и кардинальные модели. Пороговая полезность. Бинарные отношения. Рациональный выбор, выявление предпочтений. Принятие решений при многих критериях.
  • Модели принятия решений с помощью голосований
    Голосования как способ принятия коллективных решений. Рациональность при формировании коллективного мнения. Различные процедуры голосования и их свойства. Монотонность. Парадоксы в различных процедурах голосования. Альтернативные процедуры агрегирования индивидуальных предпочтений.
  • Концепции решений на графах
    Графы, описывающие профессиональные контакты и связи. Случайное формирование сетей. Свойства случайных сетей при различных механизмах их формирования. Стратегическое формирование профессиональных связей. Примеры: выбор соавторов для научных работ и др. Распределение выигрыша от установления связей. Некооперативное обоснование предлагаемых концепций распределения.
  • Концепции решений на сетях
    Сети как способ моделирования ограничений по обмену информацией и взаимодействию. Распространение информации и влияния в сетях. Принятие решений и стратегическое поведение игроков при сетевом взаимодействии. Индексы центральности. Анализ рынков с учетом сетевой структуры связей.
  • Игры с ограниченной кооперацией
    Классические кооперативные игры: постановка задачи и основные понятия. Ограничение возможностей кооперации: примеры и способы моделирования. Игры с ограниченной ко-операцией, заданной в виде априорных союзов. Решение Аумана-Дреза и решение Оуэна. Игры с ограниченной кооперацией, заданной ненаправленным коммуникационным графом. Решение Майерсона и его эффективная модификация, усредненное решение по де-реву (the average tree solution).
  • Дизайн экономических механизмов
    Задача дизайна экономических механизмов – разработка правил игр, приводящих к за-данному результату. Функция общественного выбора в контексте дизайна механизмов. Принцип выявления. Реализуемость функции общественного выбора. Монотонность по Маскину. Аукционы как механизмы, обеспечивающие эффективное распределение. Дизайн аукционов: теория и практика.
  • Динамические игры
    Игры с последовательными ходами. Повторяющиеся игры с наблюдаемыми действиями. Марковские стратегии и марковское совершенное равновесие в повторяющихся играх. Дифференциальные игры: понятие и приложения.
Assessment Elements

Assessment Elements

  • non-blocking mid-term exam
    The mid-term is a written test in StartExam platform with asynchronous proctoring by Examus. The rules of the mid-term are available at https://elearning.hse.ru/en/student_steps/ The mi-term consists of several questions. In some of them students should provide a short answer, in others they have to do a matching or answer the multiple choice questions. Students are not allowed to use a mobile phone or any other devices and communicate with classmates and any other people during the mid-term.
  • non-blocking Home assignments
    Home assignments should be done by students individually
  • non-blocking Final examination
    The examination shall be held in writing (test) with the use of asynchronous proctoring on the StartExam platform. StartExam is an online platform for conducting test tasks of various levels of complexity. The link to pass the exam task will be available to the student in the RUZ. Asynchronous proctoring means that all the student's actions during the exam will be “watched” by the computer. The exam process is recorded and analyzed by artificial intelligence and a human (proctor). Please be careful and follow the instructions (https://elearning.hse.ru/en/student_steps/) clearly!
Interim Assessment

Interim Assessment

  • Interim assessment (4 module)
    0.5 * Final examination + 0.2 * Home assignments + 0.3 * mid-term exam
Bibliography

Bibliography

Recommended Core Bibliography

  • Бинарные отношения, графы и коллективные решения : учеб. пособие для вузов, Алескеров Ф. Т., Хабина Э. Л., 2006

Recommended Additional Bibliography

  • Теория игр в общественных науках : учебник для вузов, Захаров А. В., Савватеев А. В., 2015