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Using Genetics Based Machine Learning to find Strategies for Product Placement in a dynamic Market

机译:利用基于遗传学的机器学习在动态市场中寻找产品放置策略

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摘要

In this paper we discuss the necessity of models including complex adaptive systems in order to eliminate the shortcomings of neoclassical models based on equilibrium theory. A simulation model containing artificial adaptive agents is used to explore the dynamics of a market of highly replaceable products. A population consisting of two classes of agents is implemented to observe if methods provided by modern computational intelligence can help finding a meaningful strategy for product placement. During several simulation runs it turned out that the agents using CI-methods outperformed their competitors.
机译:在本文中,我们讨论了包含复杂自适应系统的模型的必要性,以消除基于平衡理论的新古典模型的缺点。包含人工自适应代理的仿真模型用于探索高度可替换产品市场的动态。实现了由两类代理组成的总体,以观察现代计算智能提供的方法是否可以帮助找到有意义的产品放置策略。在几次模拟运行中,事实证明,使用CI方法的代理要优于竞争对手。

著录项

  • 作者

    Fent Thomas;

  • 作者单位
  • 年度 1999
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"it","name":"Italian","id":21}
  • 中图分类

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