سمینار قیمت گذاری پویا تحت رقابت با استفاده از یادگیری تقویتی

سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع“سمینار قیمت گذاری پویا تحت رقابت با استفاده از یادگیری تقویتی”برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.

سمینار:

درس گروهی یا هم‌اندیشی یا همکاوی یا سمینار (به انگلیسی: seminar). نوعی درس در دانشگاه‌ها است که استاد واحد ندارد و جلسات سخنرانی استادان حول موضوع خاصی است. دسته ای از دانشجویان که تحت نظر یک استاد در رشته‌ای خاص به تحقیق و تتبع می‌پردازند سخنرانی‌هایی در آن رشته ترتیب می‌دهند. از زمره اهداف برگزاری درس گروهی این است که دانشجویان را با نمونه‌های عملی مسائلی که در پژوهش‌های میدانی و غیره پیش می‌آیند آشنا کنند. تعداد دانشجویان در جلسات درس گروهی معمولاً کمتر از کلاس‌های عادی دانشگاه است.

در درس‌های گروهی معمولاً به دانشجویان تکالیفی داده می‌شود تا به‌طور جمعی بر روی آن کار کرده و آن را به بحث بگذارند.

سمینار به نوع خاصی از رویدادها گفته می‌شود که در آن یک یا چند نفر سخن‌ران و ارائه‌دهندهٔ اصلی وجود دارند. و درمورد یک موضوع خاص صحبت می‌کنند. معمولاً در سمینارهای موفق، سایر شرکت‌کنندگان نیز در بحث اصلی مشارکت می‌کنند و ارائه‌دهندگان اصلی بیش‌تر نقش تسهیل‌گر و هدایت‌کنندهٔ بحث‌ها را ایفا می‌کنند. گاهی این مشارکت صرفاً به پرسش و پاسخ میان شرکت‌کنندگان و سخن‌رانان محدود می‌شود.

توضیحات پروژه :

عنوان : سمینار قیمت گذاری پویا تحت رقابت با استفاده از یادگیری تقویتی

این پروژه یک سمینار آماده با موضوع قیمت گذاری پویا تحت رقابت با استفاده از یادگیری تقویتی ، در قالب 70 صفحه ورد و 53 اسلاید پاورپوینت خدمت شما ارائه شده است. در ادامه چکیده و فهرستی از این سمینار را خواهیم داشت :

فهرست مطالب
عنوان
چکیده
فصل اول: کلیات تحقیق
1-1-مقدمه
1-2-اهمیت و ضرورت تحقیق
1-3-اهداف پژوهش
1-4-روش تحقیق
فصل دوم: مبانی نظری و پیشینه مطالعات
2-1-مبانی نظری پژوهش
2-1-1-قیمت گذاری پویا
2-1-2-تاریخچه قیمت گذاری پویا
2-1-3-قیمت گذاری پویا در حمل و نقل هوایی
2-1-4-قیمت گذاری پویا در خدمات اشتراک سواری
2-1-5-قیمت گذاری پویا امروز
2-1-5-1- گردشگری
2-1-5-2-حمل و نقل 9
2-1-5-3-ورزش های حرفه ای
2-1-5-4-خرده فروشی
2-1-5-5-پارک های موضوعی
2-1-6-برندها و قیمت گذاری پویا
2-1-7-روش های قیمت گذاری پویا
2-1-7-1-قیمت گذاری به اضافه هزینه
2-1-7-2-قیمت گذاری بر اساس رقبا
2-1-7-3-قیمت گذاری بر اساس ارزش یا کشش
2-1-7-4-قیمت بسته
2-1-7-5-قیمت گذاری پویا مبتنی بر زمان
2-1-7-6-قیمت گذاری خرده فروشی مبتنی بر زمان
2-1-7-7-قیمت گذاری ابزار مبتنی بر زمان
2-1-7-8-قیمت گذاری با نرخ تبدیل
2-1-8-جنجال – جدال سرسختانه
2-1-8-1-Amazon.com
2-1-8-2-اوبر
2-1-8-3-کوکاکولا 19
2-1-9-یادگیری تقویتی
2-2-پیشینه مطالعات
2-2-1-پیشینه مطالعات خارجی
2-2-2-پیشینه مطالعات داخلی
فصل سوم: روش شناسی تحقیق
3-1-الگوریتم RL مسائل قیمت‌گذاری پویا
3-2-شبکه های Q-عمیق (DQN)
3-3-منتقد بازیگر نرم (SAC)
3-4-عملکرد در محیط های دوگانه
3-4-1-راه اندازی آزمایشی
3-4-2-رقبای قطعی
3-4-3-قیمت ثابت
3-4-4-نامحدود دو کران (زیر برش)
3-5-محدود دو محدود
3-6-دو کران قابل بهره برداری
3-7-رقبای غیر قطعی
فصل چهارم: یافته های پژوهش
4-1-انتخاب قیمت تصادفی
4-2-استراتژی های پر سر و صدا
4-3-تبانی قیمت در یک دوگانگی
4-4-رقابت بین راهبردهای یادگیری خودسازگاری مختلف
4-5-کاربرد در رقابت انحصاری
فصل پنجم: نتیجه گیری و پیشنهادات
5-1-نتیجه گیری
5-2-پیشنهادات
منابع
منابع

فهرست جداول
عنوان
جدول 3-1- (برای تقاضای لجستیک؛ Schlosser and Richly (2019))
جدول 4-1- تنظیم رقیب در مورد انحصارطلبی

فهرست اشکال
عنوان
شکل 3-1- سود مورد انتظار در یک قسمت برای قیمت های مختلف خود با قیمت ثابت رقیب
شکل 3-2- عملکرد متوسط با پنجک 0.2 و 0.8 بیش از 500 هزار قسمت یادگیری DQN
شکل 3-3- ساختار یک استراتژی بهینه (به دست آمده از طریق DP) در برابر دو کران نامحدود.
شکل 3-4- عملکرد متوسط با پنجک 0.2 و 0.8 بیش از 500K قسمت یادگیری SAC و DQN
شکل 3-5- عملکرد متوسط با پنجک 0.2 و 0.8 بیش از 500K قسمت یادگیری DQN در مقابل SAC
شکل 3-6- یک استراتژی مثال DQN که 99% عملکرد نسبی را در برابر رقیب 25/45 دو کرانی قابل .
شکل 3-7- یک استراتژی SAC با عملکرد نسبی 92 درصد در برابر رقیب قابل بهره برداری با .
شکل 4-1- عملکرد متوسط با پنجک 0.2 و 0.8 بیش از 500 هزار قسمت یادگیری DQN
شکل 4-2- عملکرد متوسط با پنجک 0.2 و 0.8 بیش از 500K قسمت یادگیری DQN
شکل 4-3- عملکرد متوسط با پنجک 0.2 و 0.8 بیش از 500 هزار قسمت یادگیری DQN .
شکل 4-4- عملکرد متوسط با پنجک 0.2 و 0.8 بیش از 500 هزار قسمت یادگیری DQN.
شکل 4-5- احتمالات پاسخ به قیمت SAC در طول یک مرحله آموزشی در برابر قیمت های DQN،
شکل 4-6- میانگین پاداش با استفاده از میانگین متحرک بیش از 500 قسمت (10 تکرار آموزشی)
شکل 4-7- احتمالات پاسخ به قیمت DQN در طول مرحله آموزش در برابر قیمت های SAC،
شکل 4-8- پاداش به طور متوسط بیش از 500 قسمت و 10 اجرا در طول یک زمان یادگیری

چکیده
قیمت گذاری پویا امکانی برای برتری نسبت به رقبا در بازارهای آنلاین مدرن در نظر گرفته می شود. پیشرفت‌های گذشته در یادگیری تقویتی (RL) الگوریتم‌های توانمندتری را ارائه کردند که می‌توان از آنها برای حل مشکلات قیمت‌گذاری استفاده کرد. در این مقاله به بررسی عملکرد شبکه‌های Q-Deep (DQN) و Soft Actor Critic (SAC) در مدل‌های مختلف بازار می‌پردازیم. ما تنظیمات دو قطبی قابل حمل را در نظر می گیریم، جایی که راه حل های بهینه حاصل از تکنیک های برنامه نویسی پویا را می توان برای تأیید استفاده کرد، و همچنین تنظیمات انحصاری، که معمولاً به دلیل نفرین ابعاد غیرقابل حل هستند. ما متوجه شدیم که هر دو الگوریتم نتایج معقولی ارائه می دهند، در حالی که SAC بهتر از DQN عمل می کند. علاوه بر این، نشان می‌دهیم که تحت شرایط خاص، الگوریتم‌های RL می‌توانند توسط رقبای خود بدون ارتباط مستقیم مجبور به تبانی شوند.
کلمات کلیدی قیمت گذاری پویا • رقابت • یادگیری تقویتی • تجارت الکترونیک • تبانی قیمت

نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :

جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.

به محض واریز هزینه پروژه“سمینار قیمت گذاری پویا تحت رقابت با استفاده از یادگیری تقویتی“لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.

فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.

سفارش پروژه مشابه :

اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفجه انجام پروژه یادگیری ماشین و سفارش انجام سمینار مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.

مشاهده و خرید پروژه های مشابه :

در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه پروژه های آماده یادگیری ماشین و سمینار های آماده مراجعه نمایید.