Моделирование
в условиях противодействия, модели торговСтраница 3
Таблица 3.9
Граница 1 торга за объект |
Владелец 1 объекта |
Доход DA |
Доход DB |
Разность DA - DB |
20 |
A |
55 |
20 |
35 |
30 |
A |
45 |
30 |
10 |
35 |
A |
40 |
35 |
5 |
40 |
A |
35 |
40 |
-5 |
40 |
B |
25 |
35 |
-5 |
45 |
B |
35 |
30 |
5 |
50 |
B |
40 |
25 |
15 |
55 |
B |
45 |
20 |
25 |
60 |
B |
50 |
15 |
40 |
75 |
B |
75 |
0 |
75 |
Заканчивая вопрос об открытых торгах — аукционах, отметим, что в реальных условиях задача моделирования и выбора оптимальной стратегии поведения оказывается весьма сложной.
Дело не только в том, число объектов может быть намного больше двух, а что касается числа участников, то оно также может быть большим и даже не всегда известным заранее. Это приведет к чисто количественным трудностям при моделировании "вручную", но не играет особой роли при использовании компьютерных программ моделирования.
Дело в другом — большей частью ситуация усложняется неопределенностью, стохастичностью поведения наших конкурентов. Что ж, прийдется иметь дело не с самими величинами (заказываемыми ценами, доходами и т. д.), а с их математическими ожиданиями, вычисленными по вероятностным моделям, или со средними значениями, найденными по итогам наблюдений или статистических экспериментов.
Другое по теме
Учитель
Этот компонент не является столь универсальным
как задачник, оценка или нейронная сеть, поскольку существует ряд алгоритмов
обучения жестко привязанных к архитектуре нейронной сети. Примерами таких
алгоритмов могут служить обуч ...