Spieltheoretische Lernansätze

Einen Schwerpunkt in der Multiagentensystem-Forschung stellen Kooperations- und Koordinationsprobleme dar, die unter anderem mit adaptiven spieltheoretisch orientierten Ansätzen bearbeitet und untersucht werden. Ziel der Arbeit ist es, einen Überblick über bisher in der Literatur veröffentlichte spieltheoretische Ansätze zur Lösung kooperativer und koordinativer Spiele zu geben, diese in einem Multiagentensystem zu implementieren und anhand von Simulationen zu miteinander vergleichen. Viele der bekannten spieltheoretischen Ansätze funktionieren nachweislich mit einer geringen Anzahl beteiligter Spieler. Im Vergleich der unterschiedlichen Ansätze wird deren Skalierungsfähigkeit hervorgehoben, um so das Verhalten und die Effektivität der Lernansätze bei einer größeren Spieleranzahl genau zu untersuchen. Resultierend aus den Ergebnissen der vorgestellten Ansätze, wird ein ausgewählter Ansatz erweitert, um dessen Leistungsfähigkeit zu erhöhen. Die Verbesserungsvorschläge betreffen sowohl die Performanz als auch die Skalierbarkeit beim Umgang mit mehr als zwei Spielern.

Autorentext
Langer, Tino Dipl-Inf. Tino Langer, geb. 1977, studierte Informatik an der Technischen Universität Chemnitz mit dem Schwerpunkt Künstliche Intelligenz. Nach Abschluss seines Studiums nahm er seine Tätigkeit als Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik auf und bearbeitet dort das Themenfeld e-Services für Maschinen und Anlagen.

Klappentext
Einen Schwerpunkt in der Multiagentensystem-Forschung stellen Ko­ope­rations- und Koordinationsprobleme dar, die unter anderem mit adaptiven spieltheoretisch orientierten Ansätzen bearbeitet und un­tersucht werden. Ziel der Arbeit ist es, einen Überblick über bisher in der Literatur veröffentlichte spieltheoretische Ansätze zur Lösung ko­operativer und koordinativer Spiele zu geben, diese in einem Multi­agen­tensystem zu implementieren und anhand von Simulationen zu miteinander vergleichen. Viele der bekannten spieltheoretischen An­sätze funktionieren nachweislich mit einer geringen Anzahl beteiligter Spieler. Im Vergleich der unterschiedlichen Ansätze wird deren Ska­lierungsfähigkeit hervorgehoben, um so das Verhalten und die Effek­tivität der Lernansätze bei einer größeren Spieleranzahl genau zu un­ter­suchen. Resultierend aus den Ergebnissen der vorgestellten An­sätze, wird ein ausgewählter Ansatz erweitert, um dessen Leis­tungs­fähigkeit zu erhöhen. Die Verbesserungsvorschläge betreffen sowohl die Performanz als auch die Skalierbarkeit beim Umgang mit mehr als zwei Spielern.