ESTUDIO DEL APRENDIZAJE POR REFUERZO CON REDES NEURONALES PARA PERSUADIR A AGENTES A ACTUAR SIGUIENDO VALORES
Fecha
2024-05-16
Autores
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Editor
Universidad Rey Juan Carlos
Resumen
En este trabajo de fin de grado se utilizarán técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo con
el objetivo de persuadir a agentes a actuar en un entorno simulado de impuestos. El objetivo es
que aprendan políticas de decisión que promuevan determinados valores tales como la riqueza
propia o la igualdad entre todos los miembros de la sociedad. Para ello, se implementará el
entorno que simula la sociedad fiscal, se entrenarán distintos modelos mediante el algoritmo
DQN y se realizarán validaciones que comprueben si las políticas obtenidas consiguen sus
objetivos.
Descripción
Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: Holger Billhardt