|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний
Модель машинного обучения для определения оптимальной стратегии в онлайн-аукционе
А. А. Ивашкоab, Г. Р. Сафоновa a Петрозаводский государственный университет
b Карельский научный центр Российской академии наук
Аннотация:
В работе рассмотрено применение модели машинного обучения для определения оптимальной стратегии пользователя для победы в аукционе на покупку товара/услуги с использованием задачи наилучшего выбора. Применение модели наилучшего выбора позволяет участникам аукциона определить стратегию, которая минимизирует ожидаемую стоимость товара/услуги на основе функции распределения его цен. На практике наиболее часто цены на товар, услугу или ресурс имеют распределение, близкое к нормальному или к смеси нормальных распределений. Возникают задачи определения числа компонент смеси нормальных распределений и определения ее параметров. Одним из распространенных методов для определения числа компонент смеси распределений является BIC критерий. Оценить неизвестные параметры смеси нормальных распределений при фиксированном числе компонент можно с помощью EM-алгоритма, однако временные затраты на оценку параметров данным методом возрастают как при увеличении объёма выборки, так и при увеличении числа рассматриваемых компонент смеси. Разработана классификационная модель машинного обучения на основе сверточной нейронной сети для автоматизации и ускорения процесса определения числа компонент смеси нормальных распределений и оценки ее параметров. Приведены результаты тренировки и тестирования модели машинного обучения. Проведено сравнение применения разработанной модели с другими алгоритмами, не использующими нейронные сети. Результаты показывают, что предложенная модель позволяет эффективно определить наиболее подходящее число компонент для смеси нормальных распределений и уменьшает скорость вычисления параметров распределения при применении EM-алгоритма. Модель машинного обучения может быть применена в различных областях, например, в финансовом анализе или для определения оптимальной стратегии в аукционе на аренду вычислительного ресурса.
Ключевые слова:
машинное обучение, аукцион, задача наилучшего выбора, смесь нормальных распределений, EM-алгоритм.
Поступила в редакцию: 21.07.2022
Образец цитирования:
А. А. Ивашко, Г. Р. Сафонов, “Модель машинного обучения для определения оптимальной стратегии в онлайн-аукционе”, Информатика и автоматизация, 22:1 (2023), 146–167
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/trspy1234 https://www.mathnet.ru/rus/trspy/v22/i1/p146
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 89 | PDF полного текста: | 84 |
|