Алгоритмы обучения с подкреплением в онлайн-аукционах: аннотация к дипломной работе /  Плескач Тимофей Юрьевич; БГУ, механико-математический факультет, кафедра теории функций; науч. рук.: С.А. Бондарев

Плескач, Тимофей Юрьевич

Issue Date Author Title Subject

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/333846

Title:	Алгоритмы обучения с подкреплением в онлайн-аукционах: аннотация к дипломной работе / Плескач Тимофей Юрьевич; БГУ, механико-математический факультет, кафедра теории функций; науч. рук.: С.А. Бондарев
Authors:	Плескач, Тимофей Юрьевич
Keywords:	ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
Issue Date:	2025
Publisher:	Минск, БГУ
Abstract:	В дипломной работе изучается применение алгоритмов обучения с под- креплением в онлайн-аукционах. Особое внимание уделяется моделям мно- горукого бандита и стратегиям выбора ставок. Доказаны неравенства, огра- ничивающие псевдопотери. Представлены результаты экспериментов, демон- стрирующие эффективность адаптивных алгоритмов в динамической среде аукционов. Как результат, было реализована стратегия оптимальных ставок на языке программирования Python
Abstract (in another language):	The thesis study studies applications of reinforcement learning algorithms in online-auctions. Special attention is paid to multi-armed bandit models and bid selection policies. Inequalities bounding pseudo-regret are proven. Experiment results demonstrating e ectiveness of adaptive algorithms in a dynamic auctions environment are presented. As a result, an optimal bidding strategy was implemented in Python programming language.
URI:	https://elib.bsu.by/handle/123456789/333846
Licence:	info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:	Математика (по направлениям). 2025

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Плескач_resume.pdf		148,9 kB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record Google Scholar