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京都制药大学的教育研究成就记录
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CV - 米莱娜·茨韦特科娃
Straub, V.J.、Tsvetkova, M. 和 Yasseri, T. 2023。在执行复杂任务时，协调的成本可能超过协作的收益。集体智慧 2(2)。https://doi.org/10.1177/26339137231156912 Tsvetkova, M. 、Vuculescu, O.、Dinev, P.、Sherson, J. 和 Wagner, C. 2022。异质禀赋下的不平等和公平。PLoS ONE 17(10):e0276864。Tsvetkova, M. , M¨uller*, S., Vuculescu, O., Ham, H., 和 Sergeev, R. 2022.社会比较增加了努力和表现的分散性和可预测性。ACM 人机交互论文集 6(CSCW2):536。Kim*, J.E.和 Tsvetkova, M. 2021。网络游戏中的作弊行为通过观察和受害而传播。网络科学 9(4):425–442。Tsvetkova, M. 2021。声誉对网络合作游戏中不平等的影响。英国皇家学会哲学学报 B 376:20200299。Reiss*, M.V.和 Tsvetkova, M. 2020。从 Facebook 个人资料图片了解教育。新媒体与社会 22(3):550–570。Tsvetkova, M. , Wagner, C., 和 Mao, A.2018。社会群体中不平等的出现：网络结构和制度影响合作博弈中的收益分配。PLoS ONE 13(7):e0200965。Tsvetkova, M. , Yasseri, T., Meyer, E., Pickering, J.B., Engen, V., Walland, P., L¨uders, M., Følstad, A., 和 Bravos, G. 2017.理解人机网络：一项跨学科调查。ACM 计算调查 50(1):12。Garc´ıa-Gavilanes, R.、Møllgaard, A.、Tsvetkova, M. 和 Yasseri, T. 2017。记忆永存：理解数字时代的集体记忆。Science Advances 3(4):e1602368。Tsvetkova, M. 、Garc´ıa-Gavilanes, R.、Floridi, L. 和 Yasseri, T. 2017。即使是优秀的机器人也会打架：以维基百科为例。PLoS ONE 12(2):e0171774。Tsvetkova, M. , Garc´ıa-Gavilanes, R., 和 Yasseri, T. 2016.分歧的动态：大规模时间网络分析揭示了在线协作中的负面互动。科学报告 6：36333。Garc´ıa-Gavilanes, R., Tsvetkova, M. , 和 Yasseri, T. 2016.在线关注的动态和偏见：飞机失事案例。皇家学会开放科学 3：160460。Tsvetkova, M. , Nilsson*, O., ¨ Ohman*, C., Sumpter, L., 和 Sumpter, D. 2016.隔离机制的实验研究。EPJ 数据科学 5:4。Tsvetkova, M. 和 Macy, M.W.2015.反社会行为的社会传染。社会科学 2:36–49。Macy, M.W.和 Tsvetkova, M. 2015.噪声的信号重要性。社会学方法与研究 44(2):306–328。Tsvetkova, M. 和 Macy, M.W.2014。慷慨的社会感染。PLoS ONE 9(2): e87275。Tsvetkova, M. 和 Buskens, V. 2013。平等主义网络在社会博弈中的非对称关系协调。复杂系统进展 16(1):1350005。 van der Lippe, T.、Frey, V. 和 Tsvetkova, M. 2013。家务外包：偏好问题？家庭问题杂志 34(12):1574–1597。Shaw, A.K.、Tsvetkova, M. 和 Daneshvar, R. 2011。八卦对社交网络的影响。复杂性 16(4):39–47。
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先端科学技术研究科修士论文要旨
强化学习的实际应用中的主要障碍之一是模拟和实际真实环境之间的差异。因此，在模拟环境中训练的政策可能无法在现实世界中产生预期的行动，这是由于噪声，建模不准确和不同环境条件等因素。为了减轻此问题，强大的马尔可夫决策过程（RMDPS）框架集中于设计算法弹性，可弹性。在RMDP中，人们考虑了一个可能的过渡概率和奖励功能的家族，并选择了本集中最坏的案例过渡概率和奖励功能以进行策略优化。最近的研究表明，考虑策略的熵和差异可以捕获给定奖励功能的最坏情况。尽管引入了处理过渡概率的各种算法，但仍存在某些挑战。特别是，分布的支持可能是不一致的，在实际环境中未过渡的状态仍然可以分配非零过渡概率。在这项工作中，我们添加了有关软最佳策略的差异，并用KL差异术语替换了相对于名义环境的过渡概率，替换了最坏的案例过渡概率。可以解决RMDPS的挑战。