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基于有限理性的期望强化学习算法在电力市场中的应用
1
作者
黄金红
周晓阳
《应用数学》
CSCD
北大核心
2007年第S1期6-9,共4页
在分析电力市场时,一般有效的工具是博弈论知识,经典博弈论研究的是理性的决策者.但实际上发电公司在决策时不可能采取完全理性的行为,即决策者的行为总是有限理性的,这是与现实相接近的,能更好的解释现实情况.因此以有限理性为分析前提...
在分析电力市场时,一般有效的工具是博弈论知识,经典博弈论研究的是理性的决策者.但实际上发电公司在决策时不可能采取完全理性的行为,即决策者的行为总是有限理性的,这是与现实相接近的,能更好的解释现实情况.因此以有限理性为分析前提,用期望强化学习算法来研究发电商行为的多样性给市场带来不同的均衡状态是有意义的.
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关键词
有限理性
期望强化学习算法
Roth-Erev
强化
学习
算法
期望
利润
实际利润
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职称材料
题名
基于有限理性的期望强化学习算法在电力市场中的应用
1
作者
黄金红
周晓阳
机构
无锡商业职业技术学院基础部
华中科技大学数学系
出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
2007年第S1期6-9,共4页
基金
国家自然科学基金(70271069)资助项目
文摘
在分析电力市场时,一般有效的工具是博弈论知识,经典博弈论研究的是理性的决策者.但实际上发电公司在决策时不可能采取完全理性的行为,即决策者的行为总是有限理性的,这是与现实相接近的,能更好的解释现实情况.因此以有限理性为分析前提,用期望强化学习算法来研究发电商行为的多样性给市场带来不同的均衡状态是有意义的.
关键词
有限理性
期望强化学习算法
Roth-Erev
强化
学习
算法
期望
利润
实际利润
Keywords
Limited rationality
Aspiration enforcement learning
Roth-Erev enforcement learning
Aspiration profit
Real profit
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
F407.61 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于有限理性的期望强化学习算法在电力市场中的应用
黄金红
周晓阳
《应用数学》
CSCD
北大核心
2007
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