Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Artificial adaptive agent model characterized by learning and fairness in the ultimatum games

Tytuł:
Artificial adaptive agent model characterized by learning and fairness in the ultimatum games
Autorzy:
Hayashida, T.
Nishizaki, I.
Katagiri, H.
Data publikacji:
2007
Słowa kluczowe:
oxidation
kinetics
modeling
silicon
silicon-germanium
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
This paper examines the result of the experimental research on the ultimatum games through simulation analysis. To do so, we develop agent-based simulation system imitating the behavior of human subjects in the laboratory experiment by implementing a learning mechanism involving a concept of fairness. In our agent-based simulation system, mechanisms of decision making and learning are constructed on the basis of neural networks and genetic algorithms.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies