Algorithmische Spieltheorie I

Steckbrief

Eckdaten

Studiengang:
Master Betriebswirtschaftslehre
Fachsemester:
2
Veranstaltungstyp:
Vorlesung
Sprache:
Deutsch/Englisch
Turnus:
Unregelmäßig
Zeitplan:
1. Semesterhälfte
Semesterwochen- stunden:
4.0
Credits:
5.0
Anwesendheits- pflicht:
Nein

Dozent

  • Univ.-Prof. Dr. rer. nat. Britta Peis

Die folgenden Informationen stellen ein unverbindliches Informationsangebot dar und beziehen sich auf die Prüfungsordnung MSBWL/13, SMPO 6. Änderungsordnung (zum WS 2018/19) (08.02.2019) für den Studiengang Master Betriebswirtschaftslehre. Rechtlich verbindliche Informationen entnehmen Sie bitte der offiziellen Veröffentlichung der Prüfungsordnung.

Modulinhalt

Viele Prozesse im Alltag lassen sich als eine Art Spiel zwischen mehreren interagierenden Spielern interpretieren, wobei jeder einzelne Spieler strategisch handelt, um sein eigenes Ziel zu erreichen. Bei hohem Verkehrsaufkommen werden wir zum Beispiel eine Route so auswählen, dass wir möglichst schnell unser Ziel erreichen; bei einer Ebay-Auktion versuchen wir, andere Interessenten durch die Abgabe eines möglichst guten Gebots zu überbieten, etc. Die Spieltheorie, ein interdisziplinäres Gebiet der Mathematik und Wirtschaftswissenschaft, hat sich diese Sichtweise zur Grundlage gemacht und bietet eine Vielzahl von Konzepten und Methoden, um derartige Prozesse analysieren zu können. Sie findet ihre Anwendung unter anderem in Bereichen der Wirtschaft, Ingenieurwissenschaften, Politik, Biologie, Informatik und Mathematik. Ziel der Vorlesung ist es, einen Überblick über aktuelle Resultate im Bereich der Algorithmischen Spieltheorie zu vermitteln. Schwerpunkte dieser Vorlesung bildet die Analyse und Berechenbarkeit stabiler Lösungen für strategische Spiele, Auktionen, sowie faire Kostenverteilungen bei kooperativen Spiele.

Lernziele

Die Studierenden erwerben Fertigkeiten zur Modellierung und Analyse mathematischer Modelle, mit Hilfe derer Situationen des täglichen Lebens, in denen mehrere Entscheidungsträger interagieren, beschrieben werden können. Es werden Techniken und Methoden zur Berechnung stabiler Lösungen kennengelernt. Dabei werden die Studierenden insbesondere ihre Kenntnisse aus der linearen Optimierung einsetzen und vertiefen können. Die Vorlesung soll ein tiefgehendes Verständnis der Algorithmischen Spieltheorie vermitteln, das es den Studierenden erlauben wird, aktuelle, einschlägige Veröffentlichungen aus diesem Bereich einordnen und verstehen zu können.

Voraussetzungen

Kenntnisse in Operations Research 1

Prüfungsleistung

Je nach Teilnehmerzahl Klausur (100%, benotet, 90min.) oder mündliche Prüfung (100%, benotet). Modulbaustein: Gegebenenfalls kann ein Notenbonus in Höhe von 0,3 bzw. 0,4 durch erfolgreiche Bearbeitung von Hausaufgaben erreicht werden, wenn das Modul auch ohne diesem Bonus mindestens mit der Note 4,0 abgeschlossen worden wäre.

Sonstige Informationen

Zur Zeit keine Angaben auf Deutsch verfügbar.

Literatur

Nisan, Roughgarden, Tardos, Vazirani: Algorithmic Game Theory. Cambridge University Press, 2007
Osborn, Rubinstein: A Course in Game Theory. (MIT-press, 1994)