1 Marktgestützte Steuerung komplexer Computer-Systeme Nick Jennings 2 2 Die komplexe System-Challenge-Gebäude-Software, die effektiv arbeitet in Umgebungen, die: haben keine zentrale Steuerung Sind in hohem Grade miteinander verbunden Sind im ständigen Zustand des Flusses sind hoch unberechenbar Einbeziehen mehrerer, individuell motivierte Akteure 3 3 Die komplexen Systeme Landscape Grid Computing Semantische WebWeb Services Agentenbasiertes Computing Servicebeschreibung Service-Erkennung Service-Zusammenstellung Flexible Interoperations-Argumentation in heterogenen Umgebungen Robuste, großräumige offene Systeme Autonomie Reiche Interaktionen Brain trifft Brawn Semantische Integration OGSA nutzt WS-Standards Pervasive Computing Peer - Peer eCommerceAutonomic Computing 4 4 Entitäten bieten Dienstleistungen in einer institutionellen Umgebung Entitäten verbinden sich mit Dienstleistungen Service-Entdeckung Service-Komposition Service-Beschaffung Entities enact services Flexible kontextsensitive Service-Bereitstellung Computational Model Agent Umwelt Einflussbereich Elektronische Institution Interaktion Organisationsbeziehung (Jennings, 2000 2001) 5 5 eingekapselten Computersystems, das in einer bestimmten Umgebung angesiedelt ist und in der Lage ist, eine flexible autonome Aktion in dieser Umgebung auszuführen, um seine Ziele zu erreichen, die in einer Umgebung umgebaut und in der Lage sind, eine flexible autonome Aktion in dieser Umgebung durchzuführen Um ihre Ziele zu erreichen Agenten als Dienstleister Verbraucher Kontrolle über interne Zustand und über eigenes Verhalten 7 7 gekapseltes Computersystem, in einer bestimmten Umgebung gelegen und in der Lage, flexible autonome Maßnahmen in diesem Umfeld, um seine Ziele Agents als Dienstleister Verbraucher Kontrolle über interne Zustand und über eigenes Verhalten Erfahrungen Umwelt durch Sensoren und Handlungen durch Effektoren 8 8 gekapseltes Computersystem, in einer bestimmten Umgebung gelegen und in der Lage, flexible autonome Maßnahmen in dieser Umgebung, um seine Ziele zu erfüllen Agenten als Dienstleister Verbraucher reagieren: reagieren Rechtzeitig zur Umweltveränderung proaktives Handeln im Vorgriff auf zukünftige Ziele Kontrolle des internen Zustands und über eigenes Verhalten Erfahrungsumfeld durch Sensoren und Handlungen durch Effektoren 9 9 Verhandlung als De-facto Interaktionsform Vereinbaren Sie entsprechende Serviceverträge Servicezusammensetzung Service-Beschaffung Festpreisangebote Kataloge Dynamische Preise Verhandlungen Auktionen Historische Präzedenz Wirtschaftlichkeit 10 10 Zulässige Teilnehmer zB Käufern, Verkäufern, Dritten, Interaktionszuständen, z. B. Annahme von Geboten, Versteigerung geschlossener Ereignisse, die Zustandsübergänge verursachen, z. B. Bid, Time Out, Bid akzeptiert Gültige Aktionen Bieten, fragen, vorschlagen, akzeptieren, ablehnen, Gegenvorschlag, Kritik belohnen Strukturen, die bezahlt, wer für welche Computational Service Economies Mechanismus Design Regeln des Spiels bezahlt (Dash et al 11 Computational Service Economies geformt durch Interaktionsprotokoll Entscheidungsfindung zur Verwirklichung der Handelsziele von sehr einfach bis sehr komplexen maximieren Nutzen für Selbst (Selbstinteresse) und / oder Gruppe (soziale Wohlfahrt) Mechanismus Design-Regeln der Gamehow zum Erfolg im Spiel Agent Strategien (Dash et al., 2003) zulässige Teilnehmer z Käufern, Verkäufern, Dritten, Interaktionszuständen, z. B. Annahme von Geboten, Versteigerung geschlossener Ereignisse, die Zustandsübergänge verursachen, z. B. Gebot, Zeitüberschreitung, Gebot akzeptiert Gültige Aktionen Gebot, fragen, vorschlagen, akzeptieren, ablehnen, Gegenvorschlag, Kritik Belohnung Strukturen, die bezahlt, wer für das bezahlt 12 12 Computational Service Economies durch Interaktionsprotokoll Entscheidungsfindung, Mechanismus Designregeln der Gamehow, um im Spiel erfolgreich zu sein Agentenstrategien (Dash et al. 2003) zulässige Teilnehmerinnen und Teilnehmer (z Käufern, Verkäufern, Dritten, Interaktionszuständen, z. B. Annahme von Geboten, Versteigerung geschlossener Ereignisse, die Zustandsübergänge verursachen, z. B. Bid, Time-Out, Bid akzeptiert Gültige Aktionen Bieten, fragen, vorschlagen, akzeptieren, ablehnen, Gegenvorschlag, Kritik belohnen Strukturen, die bezahlt, wer für das, was Game-Theorie analysiert Interaktionen, um die wahrscheinlichen Ergebnisse und Gleichgewichte zu bestimmen 13 13 The Market-Based Control Projekt-Markt-basierte Steuerung (MBC): Paradigma für die Steuerung von Computersystemen mit ökonomisch inspirierten Techniken Marktmechanismen, die verwendet werden, um aufkommende Systemeigenschaften zu erzeugen und vorherzusagen, obwohl Entscheidungen unabhängig von lokalen Agenten gemacht werden, die jeweils ihre eigenen Ziele und Ziele haben Ein selbstorganisierendes System, das von einem Mechanismus geleitet wird Der Satz: MBC ist gut für die effiziente Steuerung und Verwaltung komplexer, anpassungsfähiger, verteilter Rechnersysteme 14 14 Ziele Entwicklung und Auswertung von Kern-MBC-Technologien Automatisierter Mechanismusentwurf Automatisieren Sie die Konstruktion von Marktmechanismen, um einen gewünschten Satz zu erreichen Globale Ziele Anpassung an ein sich wandelndes Umfeld und an sich ändernde (Prioritäts-) Ziele Prognose und Automatisierung des Designs von Agentstrategien Anwenden von MBC-Lösungen für die Konstruktion und Verwaltung komplexer, verteilter Computersysteme 15 15 Projektanwendungen Utility-Rechenzentren MBC verteilt Rechenressourcen robust, skalierbar Service Distributed Content Delivery innerhalb von p2p - Netzwerken MBC zur Regulierung der gemeinsamen Nutzung von Inhalten Dezentrale Steuerung und Terminierung von mehreren Robotern MBC, um Anreize für die Zusammenarbeit zu schaffen und globale Ziele zu erreichen 16 16 Forschungs - Highlights Konkurrierende Anbieter in Online - Auktionen Strategien für das Bieten in mehreren Auktionen Empirische Spieltheorie Wählen Sie Mechanismen und Strategien für komplexe Märkte Adaptive Auktionen 17 17 Forschung Highlights Konkurrierende Verkäufer in Online-Auktionen Strategien für das Bieten in mehreren Auktionen Empirische Spieltheorie zur Auswahl von Mechanismen und Strategien für komplexe Märkte Adaptive Auktionen 18 18 Oft starke Konkurrenz unter den Verkäufern in Online-Auktionen Wie viele eBay Auktionen gestern A) 10 B) 100 C) 1000 19 19 Oft starke Konkurrenz unter den Verkäufern in Online-Auktionen Verkäufer Wahl des Mechanismus Auktionsparameter beeinflussen Käufer Wahl des Verkäufers Wie sollte Bieter zwischen Auktionen / Verkäufern wählen Wie sollte ein Verkäufer seine Parameter konzentrieren Fokus auf Verkäufer Verkaufspreis Siegel-Versteigerungen 20 20 Mediator Modell der Konkurrierenden Verkäufer Auktion Käufer Seller Set-Ankündigung Auktions-Gebühren Set anbieten Startpreis Angebot anbieten Gebote Anbieter Auktionen 21 21 Shill Bieten Konkurrenzfähige Verkäufer reduzieren den optimalen Mindestpreis und die erwarteten Umsätze (verglichen mit einzelnen Auktionen) Vermeiden Sie durch Shill-Bieten: Verkäufer verkleidet als Käufer, um in der eigenen Auktion zu bieten. Illegal und unerwünscht, aber schwer zu erkennen Aber Vermittler kann Auktionsgebühren verwenden, um es zu verwenden Verwenden Evolutionäre Simulation zu: Bewertung der Wirksamkeit der verschiedenen Arten von Auktionsgebühren in abschrecken Shill Bieten Messung der Effizienz des Marktes 22 22 Ergebnisse mit Auktion Gebühren Bruch der Auktionen durch Shill-Gebote gewonnen Allokative Effizienz CP Schlusskurs RD Unterschied zwischen Reserve - und Schlusskursen 23 23 Beobachtungen Wettbewerb zwischen den Verkäufern beeinflusst die Wahl der Mechanismen und Auktionsparameter Wichtig ist, den Wettbewerb bei der Konzeption von Mechanismen und Bieterstrategien zu berücksichtigen Der Verkäufer kann entscheiden, das Angebot abzuschicken, um die Gewinne zu verbessern Mediator ( Wie eBay) kann abschrecken Shill Bieten und Erhöhung der Effizienz durch die Festlegung angemessener Auktionsgebühren 24 24 Internationaler Wettbewerb Made Vorschlag, um neues Spiel in der Handelsagenten Wettbewerb Stiftung TAC Markt Design Reverse Trading Agents Wettbewerb Design-Mechanismen mit unterschiedlichen: Clearing-Politik Informationen Offenbarung Politik Auktion Gebühren 25 25 Forschungs-Highlights Konkurrierende Anbieter in Online-Auktionen Strategien zum Bieten in mehreren Auktionen Empirische Spieltheorie zur Auswahl von Mechanismen und Strategien für komplexe Märkte Adaptive Auktionen 26 26 Bieten in mehreren Auktionen Unterschiedliche Start - / Zielzeiten Simultan, sequentiell oder hybrid Heterogen: N single - unit Auktionen 1/2 nd Preis versiegeltes Gebot, Englisch oder Niederländisch Jeder kann unterschiedliche Anzahl von Bietern haben Mehrere Artikel Finden Sie optimal beste Antwort simultan sequentielle Hybrid 27 27 Heuristische Strategien Einstellung zu komplex, um theoretisch zu analysieren und optimale Strategien zu finden Heuristische Strategien: Wählen Sie die (ES) Knapsack-Utility-Näherungssuche (KS) Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Komplexität 28 28 Heuristiken in der Nähe optimal für diesen eingeschränkten Fall EQT besser als DOM KS Viel rechenfähiger als ES 29 29 Forschungshighlights Konkurrierende Verkäufer in Online-Auktionen Strategien zum Bieten in mehreren Auktionen Empirische Spieltheorie zur Auswahl von Mechanismen und Strategien für komplexe Märkte Adaptive Auktionen 30 30 Empirische Spieltheorie Die Spieltheorie ist eine mathematische Theorie, Mechanismus-Design sehr mächtig und, zumindest in der Theorie, können uns sagen, was sind die optimalen Mechanismen und Strategien. Aber einige Märkte zu komplex, um in der Praxis mit Spieltheorie zu analysieren. Zu viele Teilnehmer und zu viele mögliche Bewegungen. Evolutionäre Methoden konvergieren nicht immer auf robusten Strategien Empirische Spieltheorie: Schwellenfeld kombiniert prinzipielle spieltheoretische Analyse zusammen mit Computersimulation Methoden. So dass es von den Agenten selbst genutzt werden kann, um über Marktmechanismen zu entscheiden. 31 31 Empirische Spieltheorie Analysieren von Strategien in Doppel-Auktionen Finde Auszahlungen für Strategien durch wiederholte Simulationen Finde eine Mischung aus diesen reinen Strategien, die ein evolutionäres spieltheoretisches Gleichgewicht darstellen 32 32 Forschungs-Highlights Konkurrenz in Online-Auktionen Strategien zum Bieten in mehreren Auktionen Empirische Spieltheorie zu Auswählen von Mechanismen und Strategien für komplexe Märkte Adaptive Auktionen 34 34 Forschungsfragen Wie wirken sich diese diskreten Gebotsstufen auf die Auktionseigenschaften aus? Wie sollte der Auktionator die diskreten Gebotsniveaus bestimmen, um in jeder Situation zur Maximierung seines Umsatzes 35 35 E m X zu verwenden Wir berechnen den Auktionsertrag unter Berücksichtigung der Wahrscheinlichkeit dafür Drei Fälle: Gibt das Endergebnis: Wir können diesen Ausdruck (analytisch oder numerisch) optimieren, um die optimalen diskreten Gebotsstufen zu finden. Berechnung der Auktionserlöse E m X i 0 li P (Fall 1 li) P (Fall 2 li) P (Fall 3 li) Diskrete Bid-Niveaus durchgeführt Durchschnittliche Anzahl Bieter Bieter Bewertung Verteilung l 0. lm (David et al 36 Optimale Gebotsstufen Einheitliche Bieter Bewertung Verteilung Reserve Preiserhöhungen Erhöhung der Gebotssteigerung 37 37 Optimale Gebotsstufen Erhöht den erwarteten Umsatz. Verringert die voraussichtliche Auktionsdauer. Erhöht die erwartete Auktionseffizienz. Optimale diskrete Gebotsstufen Fixes Gebotsinkrement Optimale diskrete Gebotsstufen Fixes Gebotsinkrement Optimale diskrete Gebotsstufen Fixes Gebotsinkrement 38 38 Lernauktionsparameter Um optimale diskrete Gebotsstufen zu berechnen, müssen wir wissen: Die Bewerterbewertung. Anzahl der teilnehmenden Bieter. Normalerweise kennen wir diese Parameter nicht. Allerdings können wir Bayesian Machine Learning verwenden, um diese Parameter online zu schätzen. 40 40 Bayesisches Maschinenlernen ist für diese Anwendung attraktiv: Nutzt unser Wissen, wie sich die Auktion schließt. (Rogers et al., 2005) Ermöglicht uns, Vorkenntnisse oder Erfahrungen zu integrieren. Macht effiziente Nutzung der spärlichen Trainingsdaten (Beobachtungen von Auktionen). Rechnerisch effizient (keine Notwendigkeit, mehrdimensionale Funktionen zu maximieren). Bayesian Machine Learning 43 43 Schlussfolgerungen MBC prima facie Kandidat für die Steuerung komplexer, verteilter Rechnersysteme mit autonomen selbstinteressierten Komponenten: Computational Spieltheorie / Mechanismusdesign Evolutionäre Algorithmen / Maschinelles Lernen Entscheidungstheorie Laufende Forschung und Ziele: Design von Mechanismen und Strategien für den MBC Gewinn Verständnis und Vorhersage dynamischer Eigenschaften marktbasierter Computersysteme entwickeln formale Repräsentation und Werkzeuge Ultimatives Ziel: automatisiertes Mechanismusdesign Sie verstehen sicher, dass aufgrund von Urheberrechtsgesetzen keine Links zu urheberrechtlich geschütztem Material veröffentlicht werden können. Dennoch bieten wir Ihnen folgende Trading-ebooks-Liste und Unterstützung, wie sie zu erhalten, werden durch E-Mail-ebooks. forexdailystrategygmail. 18 Handelsmeister - Schlüssel zu Top Trading Profits. pdf A A. J. Frostverstärker Robert Prechter - 34 Elliot Wave Lektionen Aktiver Trader Mag - April 2000.pdf Aktiver Trader Mag - August 2000.pdf Aktiver Trader Mag - August 2001.pdf Aktiver Trader Mag - Juli 2000.pdf Aktiver Trader Mag - Juni 2000.pdf Aktiv Trader Mag - Mai 2000.pdf Aktiver Trader Mag - November 2001.pdf Aktiver Trader Mag - Oktober 2000.pdf Aktiver Trader Mag - September 2000.pdf Adam Smith - Der Reichtum der Nationen. pdf Alan Andrews - Alan Farley - Pattern Cycles. pdf Alan Farlay - Pattern Cycles. pdf Alan Farley - Das Ziel für den Meister Swing Trader. pdf Alan Farley - Der Meister Swing Trader. doc Alan Farley - Pattern Cycles. zip Alan Farley - Swing Trading Beispiele. pdf Alan H. Andrews - Materialien (medianline).doc Alan Shaw - Market Timing und technische Analyse. pdf Albert Mehrabian - Ihr innerer Weg zum Investment Success. zip Alexander Elder - Trading for a Living. 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Raj Mehta-USA TODAY Sports Chris Sheridan reports Thursday that a source --not further identified-- tells him the Nets are talking to the Pistons about a trade centered on Brandon Jennings and Thaddeus Young Brandon Jennings could very well end up in Brooklyn two weeks from now in a trade that would send Thaddeus Young to the Detroit Pistons, sources tell SheridanHoops. Sheridan also suggests add-ons that would make the trade more palpable to the Nets. Really How many ways does this not make sense Start here: Stan Van Gundy, the Pistons coach/GM, told reporters the Sheridan story is, uh, not true. Pistons SVG calls Brandon Jennings for Nets Thaddeus Young trade report made-up shit. I got my email today from (general manager) Jeff (Bower) with all the discussions that have gone on, and there was no mention of Brooklyn and no mention of Brandon in any of it, Van Gundy said. But hey, with the way you guys make shit up this time of the year, its always interesting to me to find out stuff that you guys know were talking about that we dont know were talking about. I find it interesting and amusing. Of course, the Nets could be interested in Jennings if the asking price wasnt a core player. So are other teams and everyone in the NBA knows whats up. Theres little to no chance Jennings will re-sign in Detroit so the Pistons want to get something in return for him before the deadline. At the same time, other teams GMs dont want to give up much in return. They have the leverage. Heres some other reasons to doubt any talks of a Jennings-for-Young deal. --The Nets dont have a general manager. NOTHING has been decided on a successor to Billy King. Frank Zanin, Kings long time assistant, carries the phone other GMs know to call but remains the assistant GM, not the interim. One would think that Nets ownership would want a GM in place before taking on a deal of this magnitude. --Jennings is an unrestricted free agent, making 8.34 million this season. The Nets could bid on him in the summer if they want him. Getting him or any other player now isnt going to help the Nets make the playoffs. Also, Jennings recently returned from a ruptured achilles tendon and has averaged 6.6 points and 3.3 assists in 18 minutes over 19 games. --If the Nets traded for Jennings, they could lose him in free agency, although Sheridan says the Nets are willing to give Jennings a long-term contract as they begin the process of rebuilding following the reign of error directed by Billy King. --Young, on the other hand, is having a career year, averaging 15 and 9, with 22 double-doubles. He is 27 years old, only a year older than Jennings, and is signed to a four-year deal. Youngs wife she doesnt know anything. Idk RT pextis24. MrsYoung30 please tell me this Thad young trade rumor is fake if the nets trade young Ill be so upsett Jeremy Lin questionable for Friday vs. Magic For 6,189, a Nets game plus. Nets head to Magic Kingdom after win Whitehead ranked No. 8 on rookie ladder his rookie coach ranked third, too Woj: Brooklyn values Brook Lopez, not likely to give him away. Find Tickets Golden State Warriors Brooklyn Nets 7:30 PM - fx Center - Brooklyn, NY Charlotte Hornets Brooklyn Nets 7:30 PM - fx Center - Brooklyn, NY From our sponsor Stubhub Logo This Article has a component height of 21. The sidebar size is long. Kommentare werden geladen. Kopie 2016 Vox Medien. Inc. Alle Rechte vorbehalten Sportdaten STATISTIKEN 2016
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