- 简介本文研究了多智能体强化学习(MARL)算法是否可以用于理解迭代组合拍卖,因为这些算法最近在其他几个领域已经表现出实证成功。迭代组合拍卖在高风险环境下广泛使用,例如频谱拍卖。这样的拍卖很难分析,使得投标人很难确定如何行事,设计者难以优化拍卖规则以确保高收入或福利等期望结果。研究发现,MARL确实可以有助于拍卖分析,但有效部署并不容易。本文首先描述了建模决策,使得生成的游戏具有可处理性,同时不会牺牲重要特征,例如不完美的信息或投标人之间的不对称性。我们还讨论了如何避免各种MARL算法的陷阱,如何克服验证收敛的挑战,以及如何生成和解释多个均衡。我们通过使用该方法来评估时钟拍卖的特定规则变更来说明其潜力,发现由于投标人行为的复杂变化而导致显著不同的拍卖结果。
- 图表
- 解决问题本文旨在探究多智能体强化学习(MARL)算法是否可以用于理解迭代组合拍卖,并验证其在拍卖分析中的效果。
- 关键思路本文提出了一种保持游戏可行性、不牺牲重要特征的建模决策,并探讨了如何避免各种MARL算法的陷阱、如何克服验证收敛性的挑战,以及如何生成和解释多个均衡的方法。
- 其它亮点实验结果表明,MARL算法可以用于拍卖分析,但是有效部署并不简单。本文使用MARL算法评估了时钟拍卖的一个具体规则变化,发现拍卖结果因竞标者行为的复杂变化而大不相同。
- 近年来,也有其他相关研究,如《Multi-agent reinforcement learning: An overview》、《An analysis of multi-agent Q-learning》等。
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