• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Павлова Елена Владимировна
Reinforcement Learning algorithms in a Mean field games with a lot of players
Науки о данных
(Магистратура)
8
2019
In this thesis we look at Reinforcement Learning (RL) algorithms improvements for Mean Field Games. Mean field game (MFG) theory is the study of the stochastic decision making in a game with large number of agents where the interactions between agents are negligible, but each agent's action affects general environment state.

Reinforcement learning methods in general solves the easy version of the game, where the main assumption is that all agents do not interact to each other which is generally not true.

The goal of the thesis is to find the modification of Reinforcement learning algorithm that will consider not every agent individually but more accurate game definition.

The main idea for improvement is to consider a multiagent game as a mean field game and consider one arbitrary agent as representative agent and all other agents as a population state-action distribution.
Текст работы (работа добавлена 28 октября 2019г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Расширенный поиск ВКР