【标题】Reinforcement Learning Algorithm for Mixed Mean Field Control Games

【作者团队】Andrea Angiuli, Nils Detering, Jean-Pierre Fouque, Jimin Lin

【发表日期】2022.5.4

【论文链接】https://arxiv.org/pdf/2205.02330.pdf

【推荐理由】本文提出了一个新的组合平均场控制博弈 (MFCG) 问题，该问题可以解释为协作组之间的竞争博弈，其解决方案是组之间的纳什均衡。在每个组内，玩家协调他们的策略。这种情况的一个例子是对经典交易者问题的修改。交易者群体最大化他们的财富。其面临着自己交易的交易成本和自己终端头寸的成本。此外，还面临集团内平均持股的成本。资产价格受所有代理交易的影响。并提出了一种强化学习算法来近似解决这种混合平均场控制博弈问题。并在具有分析解决方案的基准线性二次规范上测试了该算法。

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