Чув
Регистраци Кӗрӳ

Тӗп сӑмах тӑрӑх публикацисен списокӗ: «равновесие Нэша»

  • Оптимизация соревновательной стратегии в Формуле-1: вычислительная модель принятия решений на основе машинного обучения и теории игр

    Конференци статья
    Актуальные вопросы права, экономики и управления
    Автор:
    Арсамирзаев Мансур Тимурович, Миролюбова Наталия Алексеевна
    рубрика:
    Менеджмент и маркетинг в современных условиях
    Аннотаци:
    За последние десятилетия Формула-1 прошла путь от чисто инженерного состязания до полигона, где победу всё чаще определяет качество анализа данных. Болид сегодня – это не просто машина с мощным двигателем, а подвижная вычислительная платформа, непрерывно обменивающаяся информацией с командным гаражом. В статье рассматривается возможность оптимизации гоночной стратегии посредством совместного применения методов машинного обучения и аппарата теории игр. Центральный объект исследования – «окно пит-стопа»: момент, который команды традиционно определяли на основе опыта инженера, но который при правильном математическом описании превращается в сложную стохастическую задачу с несколькими конкурирующими игроками. Предлагаемый шаблон программы объединяет симуляции Монте-Карло с моделями равновесия Нэша и позволяет количественно оценить риск «андерката» – ситуации, когда соперник вызывает автомобиль в боксы раньше и за счёт свежих шин получает тактическое преимущество. Полученные результаты обсуждаются в контексте бюджетного лимита FIA, введённого с сезона 2021 года, поскольку любая вычислительная система должна не только быть точной, но и вписываться в финансовые рамки.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ 

  • Теория игр в дизайне образовательных квестов и симуляций

    Конференци статья
    Современный образовательный процесс: актуальные вопросы, инновации, качество
    Автор:
    Калинин Николай Константинович, Белов Антон Алексеевич, Сергеев Александр Эдуардович
    рубрика:
    Инновационные технологии в образовании
    Аннотаци:
    В статье исследуется применение теории игр к проектированию образовательных квестов и симуляций как интерактивных форм обучения. Основное внимание уделяется моделированию стратегического взаимодействия между учащимися, а также между учащимися и системой, с целью оптимизации мотивации, вовлечённости и познавательной эффективности. Рассматриваются как кооперативные, так и некооперативные игровые структуры, включая игры с полной и неполной информацией, потенциальные игры и динамические игры с обратной связью. Предложена формальная модель образовательного квеста как игры на дереве решений с вознаграждениями, зависящими от когнитивного состояния учащегося. Анализируются условия существования равновесий, обеспечивающих устойчивое обучение и предотвращающих демотивацию. Статья завершается обсуждением практических рекомендаций для разработчиков образовательных технологий и направлений дальнейших исследований.
    Тӗп сӑмахсем:
    Куҫ