title: Applying Monte-Carlo methods to a solution of multi-criteria problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Алексеева Нина Петровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бакшинская Екатерина Олеговна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bakshinskaia Ekaterina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шпилев Петр Валерьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Shpilev Petr Vаlerevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:25:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:25:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 022703
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13306
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе описывается статистический подход к решению многокритериальных задач, связанных со стратегическими играми с неполной информацией. Основная идея подхода заключается в использовании, для описания состояний игры в различные моменты времени, скрытых марковских моделей (СММ). В нашей работе мы рассматриваем модель, которая отображает поведение игроков как набор состояний(стратегий) с заранее определенными вероятностями переходов между ними. Предложенный в работе метод, основывается на комбинации алгоритмов, эффективно решающих задачи описанные СММ. Работа метода проиллюстрирована на примерах простейших игр с двумя игроками.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This work describes a statistical approach to a solution of multi-criteria problems related to strategic games with incomplete information. The main idea of the approach is to use hidden Markov models (HMM) to describe the states of the game at different instants of time. In our work, we consider a model that displays the behavior of players as a set of states (types), each player has predetermined probabilities of transitions between types. The algorithm consists of a combination of algorithms that effectively solve the problems described by the CMM. The work of this algorithm is illustrated by the examples of the simplest games with two players.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Скрытые марковские цепи
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Скрытые марковские модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: СММ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: игры с неполной информацией
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: повторные игры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Hidden Markov chains
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Hidden Markov Models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: HMM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: games with incomplete information
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: repeated games
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Applying Monte-Carlo methods to a solution of multi-criteria problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение методов Монте-Карло для решения многокритериальных задач
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Primenenie_metodov_Monte-Karlo_dlya_resheniya_mnogokriterialnyx_zadach__Bakshinskaya_E_O_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13306/1/Primenenie_metodov_Monte-Karlo_dlya_resheniya_mnogokriterialnyx_zadach__Bakshinskaya_E_O_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 986,74 kB
resources.filename: reviewSV_OTZYV.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13306/2/reviewSV_OTZYV.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 114,48 kB
resources.filename: reviewSV_st007728_Alekseeva_Nina_Petrovna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13306/3/reviewSV_st007728_Alekseeva_Nina_Petrovna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,69 kB
resources.filename: reviewSV_st007128_SHpilev_Petr_Valerevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13306/4/reviewSV_st007128_SHpilev_Petr_Valerevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,18 kB