Reinforcement Learning für Spieltheorie

Über die Firma
KIT / CSBW
Karlsruhe
Job Info
Job Status: Offen
Anzahl freier Stellen: 1
Datum des Posts: Januar 31, 2018
Ablaufdatum: January 31, 2019
Job Typ: Vollzeit
Job Level: Jede(r)
Jahre der Erfahrungen: 2
Gehaltsinformation
Art des Gehalts: Verhandelbar
Bewerben auf diesen Job
Diesen Job teilen
Die quantitative Analyse strategischer Fragestellungen unter Einsatz spieltheoretischer Konzepte kann dabei helfen, ein tieferes Verständnis für das Verhalten der jeweiligen Akteure zu entwickeln und somit überlegene Entscheidungen zu treffen. Aus der Spieltheorie sind verschiedene Gleichgewichtsund Stabilitätskonzepte bekannt, deren Relevanz für strategische Entscheidungssituationen seit vielen Jahren am IBU untersucht wird. Von großer Bedeutung ist hierzu das interaktive Spielen (Gamification) von Entscheidungssituationen im Rahmen einer eigens dafür entwickelten Webapp. In klassischen Experimenten können hieraus mit Human-to-Human Interaktionen wertvolle Daten generiert werden. Im Rahmen dieser Masterthesis soll untersucht werden, inwiefern sich diese Daten auch unter Einsatz von nicht-algorithmischen Computergegnern erzeugen lassen, die durch Machine Learning trainiert wurden. Die Anwendung von Reinforcement Learning ist vor Allem aufgrund von einer Vielzahl an Modellendogenitäten vorteilhaft. Ausschreibung Masterthesis Reinforcement Learning x Game Theory