Initialversion: Forschungsprojekte 'HRT meets' und 'Grundsymbole' integriert

Algorithmen/Agentenkonfiguration.md

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+Um eine klare tabellarische Übersicht über die unterschiedlichen Politiken von Highperformer, Lowperformer und Realperformer zu erstellen, können wir ihre charakteristischen Merkmale und Entscheidungsstrategien auflisten. Hier ist eine Tabelle, die die verschiedenen Ansätze dieser drei Agententypen in einem hypothetischen MDP-Szenario zusammenfasst:
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+| Agententyp | Beschreibung der Politik | Entscheidungsgrundlage | Typische Aktionen | Nutzung von Belohnungen |
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+| Highperformer | Optimiert für maximale Gesamtbelohnung. Nutzt fortschrittliche Algorithmen und Strategien zur Maximierung der Belohnungen. | Entscheidungen basieren auf gründlicher Analyse der Umgebungsdaten und präzisen Prognosemodellen. | Wählt Aktionen, die den geschätzten langfristigen Nutzen maximieren. | Maximiert Belohnungen durch Auswahl der besten verfügbaren Optionen basierend auf historischen Daten und Vorhersagemodellen. |
+| Lowperformer | Wählt zufällig oder basierend auf einer suboptimalen oder übervereinfachten Verständnis der MDP-Dynamik. | Oftmals zufällige Auswahl oder basierend auf Missverständnissen oder eingeschränkter Analyse. | Kann zufällige oder systematisch schlechte Aktionen wählen, die zu geringen Belohnungen führen. | Nutzt Belohnungsinformationen schlecht oder gar nicht, was zu ineffizienten Entscheidungen führt. |
+| Realperformer | Nutzt eine realistische Mischung aus optimalen Entscheidungen und pragmatischen Kompromissen. Passt sich an unvollständige Informationen und wechselnde Umstände an. | Entscheidungen basieren auf einer Kombination aus besten Praktiken, Erfahrung und situativen Einschränkungen. | Wählt Aktionen, die eine Balance zwischen optimaler Leistung und praktischer Durchführbarkeit bieten. | Versucht, Belohnungen zu maximieren, ist aber auch realistisch in Bezug auf Limitationen und externe Faktoren. |
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+<span style="font-size:16pt;"><b>Erklärung der Tabelle:</b></span>
+- Highperformer: Diese Agenten verwenden die optimiertesten und datengesteuerten Ansätze, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Sie sind ideal für Szenarien, in denen maximale Effizienz und Leistung erforderlich sind.
+- Lowperformer: Diese Agenten dienen als Beispiel für das, was passieren kann, wenn Entscheidungen zufällig oder auf Basis fehlerhafter Logik getroffen werden. Sie sind nützlich für Testzwecke oder als Kontrollgruppe in experimentellen Studien.
+- Realperformer: Diese Agenten repräsentieren einen ausgewogenen Ansatz, der die realen Herausforderungen und Einschränkungen widerspiegelt, mit denen Entscheidungsträger oft konfrontiert sind. Sie sind besonders relevant in praktischen Anwendungen, wo ideale Bedingungen selten sind und Kompromisse notwendig sein können.
+Diese Übersicht hilft dabei, die strategischen Unterschiede zwischen den verschiedenen Typen von Agenten zu verstehen und wie diese Unterschiede ihre Performance und Entscheidungsfindung beeinflussen können.