|
|
Reinforcement learning in Agent-based macroeconomic model
Vlk, Bořivoj ; Skuhrovec, Jiří (vedoucí práce) ; Holub, Tomáš (oponent)
Za využití teoretický konceptů z teorie her, učících se automatonů a zpětnovazeb- ního učení, práce prezentuje počítačový model (simulaci) založený na všeobecné rovnováze a učebnicovém dynamickém makroekonomickém modelu. Model je založen na interagujících Konstruktivně Racionální agentech. Konstruk- tivní Racionalita je pojmem soudobé literatury, popisujícím rozhodování ekonomick- ých agentů založeném na strojovém učení, který umožňuje uvolnit předpoklady a požadavky modelu na informace, kterými agenti disponují a správnost jejich očekávání. V modelu se periodicky opakují období krizí, charakterizovných jako strmý propad úrovně produkce doprovázený stejně strmým nárůstem nezaměstnanosti. Příčinou krizí je změna v úrovně cen a mezd, na jejihž novou hladinu se firmy a domácnosti v modelu musí adaptovat. Změna úrovně cen a mezd je nezbytná pro zachování rovnováhy na trhu zboží pokud dochází k technologickému pokroku (růstu). Model má dobré teoretické základy a velký potenciál pro další vývoj. Práce se rovněž zabývá obecnými vlastnostmi her vícero interagujících a učících se entit. Zvláštní důraz je kladen na náhlé změny ve hře a chování hráčů při těchto změnách, během kterých se objevují endogenní rigidity. Klasifikace JEL D80, D83, C63, E32, C73, Klíčová...
|
|
|
Reinforcement learning in Agent-based macroeconomic model
Vlk, Bořivoj ; Skuhrovec, Jiří (vedoucí práce) ; Holub, Tomáš (oponent)
Za využití teoretický konceptů z teorie her, učících se automatonů a zpětnovazeb- ního učení, práce prezentuje počítačový model (simulaci) založený na všeobecné rovnováze a učebnicovém dynamickém makroekonomickém modelu. Model je založen na interagujících Konstruktivně Racionální agentech. Konstruk- tivní Racionalita je pojmem soudobé literatury, popisujícím rozhodování ekonomick- ých agentů založeném na strojovém učení, který umožňuje uvolnit předpoklady a požadavky modelu na informace, kterými agenti disponují a správnost jejich očekávání. V modelu se periodicky opakují období krizí, charakterizovných jako strmý propad úrovně produkce doprovázený stejně strmým nárůstem nezaměstnanosti. Příčinou krizí je změna v úrovně cen a mezd, na jejihž novou hladinu se firmy a domácnosti v modelu musí adaptovat. Změna úrovně cen a mezd je nezbytná pro zachování rovnováhy na trhu zboží pokud dochází k technologickému pokroku (růstu). Model má dobré teoretické základy a velký potenciál pro další vývoj. Práce se rovněž zabývá obecnými vlastnostmi her vícero interagujících a učících se entit. Zvláštní důraz je kladen na náhlé změny ve hře a chování hráčů při těchto změnách, během kterých se objevují endogenní rigidity. Klasifikace JEL D80, D83, C63, E32, C73, Klíčová...
|
|
|
Vývojové prostředí pro modelování multi-agentních systémů
ŠMAJCL, Jan
Tato práce se zabývá problematikou modelování pomocí agentů. Zabývá se srovnáním nejvýznamnějších vývojových prostředí (JADE, MASON, NETLOGO) mezi sebou i v porovnání s OOP. V rámci tohoto srovnání je těmito nástroji implementovaný jednoduchý multiagentní systém. Poté v jednom vybraném prostředí bude vytvořena simulace rozsáhlejšího matematického modelu.
|
host ::
RSS.