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000086543 037__ $$aTAZ-TFM-2019-1470
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000086543 1001_ $$aSánchez Latorre, Roberto
000086543 24200 $$aMachine learning methods in dynamic pricing models
000086543 24500 $$aTécnicas de aprendizaje estadístico en modelos de valoración dinámica de precios
000086543 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2019
000086543 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
000086543 520__ $$aEn el presente trabajo se estudian diversas técnicas de aprendizaje por refuerzo con la idea de solucionar varios problemas de fijación y planificación de precios. Para ello, se lleva a cabo una introducción al aprendizaje por refuerzo, estudiando los problemas de decisión de Markov en el caso de un único agente. En estos juegan un papel fundamental las ecuaciones de optimalidad de Bellman, que permiten el desarrollo de métodos para la resolución del problema. En el trabajo se verán los algoritmos Q-Learning, SARSA y dos de sus variantes. En el caso de varios agentes se estudian los juegos matriciales y su generalización a varios estados, los juegos estocásticos. En estos problemas, y bajo el soporte de la teoría de juegos, aparecen los equilibrios de Nash. Veremos dos de las principales técnicas para resolver estos problemas, los métodos de mejor respuesta y los métodos de los equilibrios. Finalmente se analizarán los resultados obtenidos tras aplicar los algoritmos estudiados a problemas de fijación de precios.<br /><br />
000086543 521__ $$aMáster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación
000086543 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons
000086543 700__ $$aAlcalá Nalvaiz, José Tomás$$edir.
000086543 700__ $$aSoto Juárez, Juan Manuel$$edir.
000086543 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bMétodos Estadísticos$$cEstadística e Investigación Operativa
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