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Winning at any cost - infringing the cartel prohibition with reinforcement learning
Schlechtinger, Michael
;
Kosack, Damaris
;
Paulheim, Heiko
;
Fetzer, Thomas
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DOI:
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https://doi.org/10.1007/978-3-030-85739-4_21
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URL:
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https://doi.org/10.1007/978-3-030-85739-4_21
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Weitere URL:
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https://arxiv.org/abs/2107.01856
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2021
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Buchtitel:
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Advances in Practical Applications of Agents, Multi-Agent Systems, and Social Good : The PAAMS collection, 19th international conference, PAAMS 2021, Salamanca, Spain, October 6-8, 2021, proceedings
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Lecture Notes in Computer Science
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Band/Volume:
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12946
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Seitenbereich:
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255-266
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Veranstaltungstitel:
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PAAMS (19. : 2021)
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Veranstaltungsort:
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Salamanca, Spain
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Veranstaltungsdatum:
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06.-08.10.2021
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Herausgeber:
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Dignum, Frank
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Corchado, Juan Manuel
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De la Prieta, Fernando
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Ort der Veröffentlichung:
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Berlin [u.a.]
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Verlag:
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Springer
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ISBN:
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978-3-030-85738-7 , 978-3-030-85739-4
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ISSN:
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0302-9743 , 1611-3349
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Rechtswissenschaft und Volkswirtschaftslehre > Öffentliches Recht, Regulierungsrecht und Steuerrecht (Fetzer 2012-)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Data Science (Paulheim 2018-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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BASE:
Schlechtinger, Michael
;
Kosack, Damaris
;
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;
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Schlechtinger, Michael
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ORCID:
Schlechtinger, Michael  ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4181-3900, Kosack, Damaris, Paulheim, Heiko ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4386-8195 and Fetzer, Thomas
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