Модель стохастичної гри нейроагентів

Abstract

Розроблено нейроагентну ігрову модель колективного прийняття рішень в умовах невизначеності. Виконано формулювання стохастичної гри та для її розв’язування використано адаптивні методи навчання штучних нейронних мереж без учителя. Розроблено ігровий алгоритм та програмну модель нейроагентного прийняття рішень. Збіжність стохастичної гри нейроагентів підтверджено результатами комп’ютерного експерименту. Досліджено впливи параметрів ігрової моделі на швидкість навчання нейроагентів. The neuroagent game model of collective decision-making in the conditions of uncertainty is developed. The formulation of stochastic game is executed. Adaptive learning methods of artificial neural networks without the teacher are used for the game solving. The convergence of neuroagent stochastic game is confirmed by results of computer experiment. Influences of parameters of game model on the neuroagent learning rate are investigated.