Zum Inhalt springen

  1. Sarkany, Attila [VerfasserIn]; Janásek, Lukáš [VerfasserIn]; Baruník, Jozef [VerfasserIn]

    Quantile preferences in portfolio choice : a Q-DRL approach to dynamic diversification

    Bücher
    Online ansehen
    Schließen

    Merkliste

    Sie können Bookmarks mittels Listen verwalten, loggen Sie sich dafür bitte in Ihr SLUB Benutzerkonto ein.

    Prague: Institute of Economic Studies, Faculty of Social Sciences, Charles University in Prague, [2024]

    Erschienen in: Institut Ekonomických Studií: IES working paper ; 2024,21

  2. Stamer, Florian [VerfasserIn] ; Lanza, Gisela [AkademischeR BetreuerIn]; Furmans, Kai [AkademischeR BetreuerIn]; Netland, Torbjörn [AkademischeR BetreuerIn]

    Dynamische Lieferzeit-Preisgestaltung in variantenreicher Produktion : Ein adaptiver Ansatz mithilfe von Reinforcement Learning

    Bücher
    Online ansehen
    Schließen

    Merkliste

    Sie können Bookmarks mittels Listen verwalten, loggen Sie sich dafür bitte in Ihr SLUB Benutzerkonto ein.

    Karlsruhe: KIT-Bibliothek, 2022

    Erschienen in: Forschungsberichte aus dem wbk Institut für Produktionstechnik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) ; 260

  3. Pinheiro, Giovanni Gatti [VerfasserIn] ; Université Côte d'Azur [MitwirkendeR]; Régin, Jean-Charles [MitwirkendeR]

    Apprentissage par renforcement appliqué au revenue management des compagnies aériennes ; Reinforcement learning applied to airline revenue management

    Hochschulschriften
    Online ansehen
    Schließen

    Merkliste

    Sie können Bookmarks mittels Listen verwalten, loggen Sie sich dafür bitte in Ihr SLUB Benutzerkonto ein.

    theses.fr, 2022-09-08

  4. Zimmer, Matthieu [VerfasserIn] ; Université de Lorraine [MitwirkendeR]; Dutech, Alain [MitwirkendeR]; Boniface, Yann [MitwirkendeR]

    Apprentissage par renforcement développemental ; Developmental reinforcement learning

    Hochschulschriften
    Online ansehen
    Schließen

    Merkliste

    Sie können Bookmarks mittels Listen verwalten, loggen Sie sich dafür bitte in Ihr SLUB Benutzerkonto ein.

    theses.fr, 2018-01-15

  5. Trivedi, Prashant [VerfasserIn]; Hemachandra, Nandyala [VerfasserIn]

    Multi-agent natural actor-critic reinforcement learning algorithms

    Aufsätze
    Online ansehen
    Schließen

    Merkliste

    Sie können Bookmarks mittels Listen verwalten, loggen Sie sich dafür bitte in Ihr SLUB Benutzerkonto ein.

    2023

    Erschienen in: Dynamic games and applications ; 13(2023), 1 vom: März, Seite 25-55

  6. Barakat, Anas [VerfasserIn] ; Institut polytechnique de Paris [MitwirkendeR]; Bianchi, Pascal [MitwirkendeR]; Hachem, Walid [MitwirkendeR]

    Contributions to non-convex stochastic optimization and reinforcement learning ; Contributions à l'optimisation stochastique non convexe et à l'apprentissage par renforcement

    Hochschulschriften
    Online ansehen
    Schließen

    Merkliste

    Sie können Bookmarks mittels Listen verwalten, loggen Sie sich dafür bitte in Ihr SLUB Benutzerkonto ein.

    theses.fr, 2021-12-07

  7. Koley, Paramita [VerfasserIn]; Ganguly, Niloy [VerfasserIn]; Bhattacharya, Sourangshu [VerfasserIn]; Maity, Aurghya [VerfasserIn]

    Rac : Multi-Agent Actor-Critic Framework for Learning Emergent Roles In Team-Competitive Games

    Bücher
    Online ansehen
    Schließen

    Merkliste

    Sie können Bookmarks mittels Listen verwalten, loggen Sie sich dafür bitte in Ihr SLUB Benutzerkonto ein.

    [S.l.]: SSRN, [2022]

  8. Leoshchenko, Serhii [VerfasserIn]; Oliinyk, Andrii [VerfasserIn]; Subbotin, Sergey [VerfasserIn]; Shkarupylo, Vadym [VerfasserIn]

    Using the Actor-Critic Method for Population Diversity in Neuroevolutionary Synthesis

    Aufsätze
    Online ansehen
    Schließen

    Merkliste

    Sie können Bookmarks mittels Listen verwalten, loggen Sie sich dafür bitte in Ihr SLUB Benutzerkonto ein.

    2021

    Erschienen in: International Workshop on Intelligent Information Technologies & Systems of Information Security (2. : 2021 : Online): IntelITSIS 2021: Intelligent Information Technologies & Systems of Information Security 2021 ; (2021), Seite 99-107