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Tipo de material: bachelorThesis
Título : Simulación de juego de ultimátum con inteligencia artificial y sesgos
Autor : Añasco Flores, Julio César
Naranjo Navas, Bryan Josué
Proaño Mora, Pamela Anahí
Vasileuski Kramskova, María Anastasia
Director de Tesis : Uribe Terán, Carlos Andrés, director
Descriptores : Inteligencia artificial
Tesis y disertaciones académicas
Palabras clave : Ciencias
Ciencias
Fecha de publicación : 2021
Editorial : Quito
Citación : Tesis (Economista), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Administración y Economía ; Quito, Ecuador, 2021
Páginas : 52 h.
Acceso: openAccess
CC0 1.0 Universal
Resumen : En esta investigacion se desarrollan dise ´ nos experimentales del juego del ultim ˜ atum con ´ agentes de inteligencia artificial, sesgados y no sesgados. Se utilizo aprendizaje por refuerzo y ´ Bucket Brigade. Mediante simulaciones y comparacion de comportamientos se han estudiado ´ las siguientes preguntas: ¿Llega la inteligencia artificial a un equilibrio de subjuego perfecto en el experimento del juego del ultimatum? ¿C ´ omo se comportar ´ ´ıa la Inteligencia Artificial en el experimento del juego del ultimatum si se le incluye un pensamiento sesgado? El resultado ´ principal es que la inteligencia artificial por s´ı sola no llega a un equilibrio de subjuegos perfecto...
Descripción : In this research we have developed experimental designs of the ultimatum game with supervised agents. This agents have unbiased and biased thinking depending on the case. We used Reinforcement Learning and Bucket Brigade to program the artficial agentes. We used simulations and behavior comparison to answer the following questions: Does artificial intelligence reach a perfect subgame equilibrium in the ultimatum game experiment? How would Artificial Intelligence behave in the Ultimatum Game experiment if biased thinking is included in it?...
URI : http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/10736
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