Show simple item record

Multiagentní simulace v Hotellingově modelu prostorové diferenciace
dc.contributor.advisorKukačka, Jiří
dc.creatorVainer, Jan
dc.date.accessioned2018-07-27T13:27:53Z
dc.date.available2018-07-27T13:27:53Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/98879
dc.description.abstractThis thesis examines behaviour of adaptive agents in Hotelling's location model. We conduct an agent-based simulation in Hotelling's setting with two agents, where the agents use Nash-Q learning mechanism for adaptation. Traditional game-theoretic models often stand on strong assumptions imposed on players such as rationality and perfect information. We explore what alternations or re- finements of results this technique brings in comparison to the original analytical solution of the theoretical Hotelling's location model. We discover that under Nash-Q learning and quadratic consumer cost func- tion, agents with high enough valuation of future profits learn behaviour similar to aggressive market strategy, where both agents make similar products and lead a price war in order to eliminate their opponent from the market. This be- haviour closely resembles the Minimum differentiation principle from the original Hotelling's paper with linear consumer costs. This result is surprising because in our simulation, quadratic consumer cost functions are used, which should result in maximum differentiation of the products. Our results suggest that the Prin- ciple of minimum differentiation could be justified based on repeated interaction of the agents and long-run optimization. Additionally, suitability of...en_US
dc.description.abstractTato práce zkoumá chování adaptivních agentů v Hotellingově modelu prostorové diferenciace. Simulujeme chování dvou agentů v kontextu modelu prostorové dife- renciace, kteří pro adaptaci využívají Nash-Q algoritmus. Tradiční modely z teorie her jsou mnohdy zatíženy silnými předpoklady, jako je racionalita a perfektní in- formovanost agentů. Zkoumáme, jaké změny či zdokonalení výsledků technika Nash-Q učení přináší v porovnání s původním analytickým řešením Hotellingova modelu prostorové diferenciace. Zjišťujeme, že za použití Nash-Q učícího algoritmu a kvadratických nákladů spotřebitele se agenti, kteří si dostatečně váží budoucích zisků, naučí chování, které je podobné agresivní tržní strategii, kdy obě firmy začnou vytvářet podobné produkty a soutěží pouze v ceně za účelem odstranění soupeře z trhu. Toto chování připomíná Princip minimální diferenciace z Hotellingova originálního modelu s lineárními náklady spotřebitele. Náš výsledek je překvapivý, protože jsme v naší simulaci použili kvadratické náklady spotřebitele, což by naopak mělo vést k maximální diferenciaci produktů. Naše výsledky naznačují, že Princip minimální diferenciace by mohl být zdůvodněn na základě opakované interakce mezi agenty a optimalizace v dlouhodobém horizontu. Dále vyhodnocujeme vhodnost metod zpětnovazebného učení v...cs_CZ
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Fakulta sociálních vědcs_CZ
dc.subjectAgentní simulacecs_CZ
dc.subjectHotellingův model prostorové diferenciacecs_CZ
dc.subjectZpětnovazební učenícs_CZ
dc.subjectNash-Q učenícs_CZ
dc.subjectAgent-based simulationen_US
dc.subjectHotelling's location modelen_US
dc.subjectReinforcement learningen_US
dc.subjectNash-Q learningen_US
dc.titleExtending Hotelling's location model into Agent-based domainen_US
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2018
dcterms.dateAccepted2018-06-11
dc.description.departmentInstitut ekonomických studiícs_CZ
dc.description.departmentInstitute of Economic Studiesen_US
dc.description.facultyFakulta sociálních vědcs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Social Sciencesen_US
dc.identifier.repId191798
dc.title.translatedMultiagentní simulace v Hotellingově modelu prostorové diferenciacecs_CZ
dc.contributor.refereeSmutná, Šarlota
dc.identifier.aleph002191275
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineEconomics and Financeen_US
thesis.degree.disciplineEkonomie a financecs_CZ
thesis.degree.programEconomicsen_US
thesis.degree.programEkonomické teoriecs_CZ
uk.faculty-name.csFakulta sociálních vědcs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Social Sciencesen_US
uk.faculty-abbr.csFSVcs_CZ
uk.degree-discipline.csEkonomie a financecs_CZ
uk.degree-discipline.enEconomics and Financeen_US
uk.degree-program.csEkonomické teoriecs_CZ
uk.degree-program.enEconomicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csTato práce zkoumá chování adaptivních agentů v Hotellingově modelu prostorové diferenciace. Simulujeme chování dvou agentů v kontextu modelu prostorové dife- renciace, kteří pro adaptaci využívají Nash-Q algoritmus. Tradiční modely z teorie her jsou mnohdy zatíženy silnými předpoklady, jako je racionalita a perfektní in- formovanost agentů. Zkoumáme, jaké změny či zdokonalení výsledků technika Nash-Q učení přináší v porovnání s původním analytickým řešením Hotellingova modelu prostorové diferenciace. Zjišťujeme, že za použití Nash-Q učícího algoritmu a kvadratických nákladů spotřebitele se agenti, kteří si dostatečně váží budoucích zisků, naučí chování, které je podobné agresivní tržní strategii, kdy obě firmy začnou vytvářet podobné produkty a soutěží pouze v ceně za účelem odstranění soupeře z trhu. Toto chování připomíná Princip minimální diferenciace z Hotellingova originálního modelu s lineárními náklady spotřebitele. Náš výsledek je překvapivý, protože jsme v naší simulaci použili kvadratické náklady spotřebitele, což by naopak mělo vést k maximální diferenciaci produktů. Naše výsledky naznačují, že Princip minimální diferenciace by mohl být zdůvodněn na základě opakované interakce mezi agenty a optimalizace v dlouhodobém horizontu. Dále vyhodnocujeme vhodnost metod zpětnovazebného učení v...cs_CZ
uk.abstract.enThis thesis examines behaviour of adaptive agents in Hotelling's location model. We conduct an agent-based simulation in Hotelling's setting with two agents, where the agents use Nash-Q learning mechanism for adaptation. Traditional game-theoretic models often stand on strong assumptions imposed on players such as rationality and perfect information. We explore what alternations or re- finements of results this technique brings in comparison to the original analytical solution of the theoretical Hotelling's location model. We discover that under Nash-Q learning and quadratic consumer cost func- tion, agents with high enough valuation of future profits learn behaviour similar to aggressive market strategy, where both agents make similar products and lead a price war in order to eliminate their opponent from the market. This be- haviour closely resembles the Minimum differentiation principle from the original Hotelling's paper with linear consumer costs. This result is surprising because in our simulation, quadratic consumer cost functions are used, which should result in maximum differentiation of the products. Our results suggest that the Prin- ciple of minimum differentiation could be justified based on repeated interaction of the agents and long-run optimization. Additionally, suitability of...en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studiícs_CZ
thesis.grade.codeA


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 3-5, 116 36 Praha; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV