Lecture: 2.01.5104 Game Theory in Energy Systems - Details

Lecture: 2.01.5104 Game Theory in Energy Systems - Details

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General information

Course name Lecture: 2.01.5104 Game Theory in Energy Systems
Subtitle inf5104
Course number 2.01.5104
Semester SoSe2025
Current number of participants 9
expected number of participants 25
Home institute Department of Computing Science
Courses type Lecture in category Teaching
Type/Form V+Ü
Participants In diesem Modul werden theoretische Konzepte aus der Spieltheorie aufbereitet und in Ihren Bezügen zur Anwendung in cyber-physischen Energiesystemen (CPES) dargelegt.
Dabei werden durchgängig anhand einfach nachvollziehbarer Beispiele fundamentale Konzepte vermittelt. Im einzelnen sind dies:

Spieltheorie und Entscheidungstheorie
Interdependenzen
Kooperative und nicht-kooperative Systemtheorie
Utility, diskrete und stetige Strategien, dominante Strategien
Axiome der Spieltheorie
Lösungskonzepte, u.a. iterierte Elimination, Rückwärtsinduktion
Mehrstufige und wiederholte Spiel
Teilspielperfektheit
Diskontfaktor
Mechanism Design, Märkte und Auktionen
In CPES-Anwendungsbeispielen werden Bezüge zum zur verteilten künstlichen Intelligenz und Multi- Agentensystemen, zum Strategielernen und zum Agieren an Märkten in Energieanwendungen hergestellt.
Lehrsprache englisch

Rooms and times

Blockveranstaltung

Comment/Description

In this module, theoretical concepts from game theory are prepared and presented with connections to the application in cyber-physical energy systems (CPES).

Fundamental concepts are discussed using easy-to-follow examples.

These are:

Game theory and decision theory
Interdependencies
Cooperative and non-cooperative game theory
Utility, discrete and continuous strategy, dominant strategy
Axioms of game theory
Theorems of game theory
Solution concepts for games, e.g. iterated elimination, backward induction
Multi-step and repeated games
Partial game perfection
Discont factor
Mechanims design, markets and auctions

In CPES-application examples, references are made to distributed artificial intelligence and multi-agent systems, strategy learning, and operating in markets in energy applications
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