<div dir="ltr"><br clear="all"><div><div><font face="tahoma, sans-serif">Sayın Liste Üyeleri,</font></div><div><font face="tahoma, sans-serif"><br></font></div><div><div><div style="min-height:1em"><font face="tahoma, sans-serif"><font style="color:rgb(0,0,0)">Hacettepe Üniversitesi Matematik Bölümünün genel seminerleri kapsamında, 14 Aralık 2022 tarihinde </font><font color="#000000">saat 15:00'te, bölümümüz Yaşar Ataman toplantı salonunda Bilkent Üniversitesi'nden Naci Saldı</font>'nın<font color="#000000"> vereceği </font><font style="color:rgb(0,0,0)">''</font><span style="font-size:13.3333px"><b>Orta-Alan Oyunlarında (Mean-field Games) Öğrenme</b></span><b style="color:rgb(0,0,0)">'</b><font color="#000000">' başlıklı konuşmaya hepinizi bekleriz. </font></font></div><div style="min-height:1em;color:rgb(0,0,0)"><span style="font-family:tahoma,sans-serif">Konuşmanın özeti aşağıda yer almaktadır.</span></div><div style="min-height:1em;color:rgb(0,0,0)"><span style="font-family:tahoma,sans-serif"><br></span></div><div style="min-height:1em;color:rgb(0,0,0)"><font face="tahoma, sans-serif">Saygılarımla,</font></div></div><div style="min-height:1em;color:rgb(0,0,0)"><font face="tahoma, sans-serif">Aslı Pekcan</font></div></div><div><font face="tahoma, sans-serif">--------------------------------------</font></div><div><div class="gmail_attr"><font color="#000000" face="tahoma, sans-serif"><b>Konuşmacı</b>: Naci Saldı</font></div><div class="gmail_attr"><b style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif">Konuşma Başlığı</b><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif">: </span><span style="font-family:tahoma,sans-serif;font-size:13.3333px">Orta-Alan Oyunlarında (Mean-field Games) Öğrenme</span></div><div class="gmail_attr"><b style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif">Konuşma Özeti</b><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:tahoma,sans-serif">: </span><span style="font-family:tahoma,sans-serif;font-size:13.3333px">Bu konuşmada, indirimli maliyet fonksiyonuna tabi olan stokastik doğrusal olmayan durum dinamiğine sahip orta-alan oyunları için yaklaşık Nash dengesini öğrenme problemi incelenecektir. Temelleri istatistiksel fiziğe dayanan orta-alan oyun kuramı ilk olarak sürekli zaman diferansiyel oyunları incelemek için geliştirilmiştir. Bu oyunlarda karar vericiler arasındaki etkileşim orta-alan terimi (başka bir deyişle karar vericilerin durum sıklık dağılımı) olarak adlandırılan rastlantısal bir süreç ile modellenmektedir. Karar verici sayısının sonlu olması durumunda, böyle bir modelde Nash dengesini elde etmek oldukça zordur. Orta-alan yaklaşımındaki anahtar nokta Nash dengesi yerine yaklaşık bir Nash dengesini karar verici sayısını sonsuza götürerek elde etmeye dayanır. </span><span style="font-family:tahoma,sans-serif;font-size:13.3333px">Sonsuz karar vericinin olduğu problemdeki dengeye </span><span style="font-family:tahoma,sans-serif;font-size:13.3333px">orta-alan dengesi </span><span style="font-family:tahoma,sans-serif;font-size:13.3333px">denilmektedir. Yaptığımız bu çalışmada sistemin bileşenlerinin ve maliyet fonksiyonunun bilinmediği durumda orta-alan dengesinin öğrenilmesi incelenmiştir. Orta-alan dengesinin öğrenilmesi için takviyeli öğrenme metotlarından biri olan Q-öğrenme uygulanmıştır. </span><span style="font-family:tahoma,sans-serif;font-size:13.3333px">Çalışmadaki ana sonuç geliştirilen algoritmanın yaklaşık bir orta-alan dengesi verdiğinin gösterilmesidir. Bu sonuç göstermiştir ki eğer oyunda çok fazla oyuncu varsa ve bu oyuncuların dinamikleri özdeş ise yaklaşık Nash dengesi öğrenilebilir.</span></div><div><font face="tahoma, sans-serif"><font color="#000000"><p><b>14 Aralık Çarşamba, 15:00<br></b></p></font></font><p><font color="#000000" face="tahoma, sans-serif"><b style="">Yaşar Ataman Toplantı Salonu</b></font></p></div></div></div></div>