Preview

Вестник РГГУ. Серия Экономика.Управление.Право

Расширенный поиск

Принятие управленческих решений на основе метода обучения с подкреплением

https://doi.org/10.28995/2073-6304-2024-1-38-48

Аннотация

В статье рассматриваются вопросы оценки управляющих решений при повторяющихся задачах. Показано, что использование методов машинного обучения с подкреплением позволяет повысить объективность оценок возможных управленческих решений. Показно, что предлагаемый метод имеет методическую связь с теоретико-игровым подходом и может быть обобщен для различных вариантов при практическом применении. 

Об авторах

Т. Н. Боровик
МИРЭА – Российский технологический университет
Россия

Татьяна Н. Боровик

119454,  Москва, пр. Вернадского, д. 78



Р. В. Шамин
МИРЭА – Российский технологический университет
Россия

Роман В. Шамин, доктор физико-математических наук

119454,  Москва, пр. Вернадского, д. 78



Список литературы

1. Кормен и др. 2005 – Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms. М.: Вильямс, 2005. 894 с.

2. Нейман, Моргенштерн 1970 – Нейман Дж. фон, Моpгенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. 707 с.

3. Николенко 2009 – Николенко С.И., Тулупьев А.Л. Самообучающиеся системы. М.: МЦНМО, 2009. 287 с.

4. Саттон, Барто 2020 – Саттон Р.С., Барто Э.Г. Обучение с подкреплением = Reinforcement Learning. М.: ДМК пресс, 2020. 552 с.

5. Уиндер 2023 – Уиндер Ф. Обучение с подкреплением для реальных задач. Инженерный подход. М.: БХВ-Петербург, 2023.


Рецензия

Для цитирования:


Боровик Т.Н., Шамин Р.В. Принятие управленческих решений на основе метода обучения с подкреплением. Вестник РГГУ. Серия Экономика.Управление.Право. 2024;(1):38-48. https://doi.org/10.28995/2073-6304-2024-1-38-48

For citation:


Borovik T.N., Shamin R.V. Management decisions based on reinforcement learning method. RSUH/RGGU BULLETIN. Series Economics. Management. Law. 2024;(1):38-48. (In Russ.) https://doi.org/10.28995/2073-6304-2024-1-38-48

Просмотров: 221


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2073-6304 (Print)