論文の概要: Using Non-Stationary Bandits for Learning in Repeated Cournot Games with
Non-Stationary Demand
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00486v1
- Date: Mon, 3 Jan 2022 05:51:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-04 15:54:00.621671
- Title: Using Non-Stationary Bandits for Learning in Repeated Cournot Games with
Non-Stationary Demand
- Title（参考訳）: 非定常帯域を用いた反復クールノーゲームにおける学習
- Authors: Kshitija Taywade, Brent Harrison, Judy Goldsmith
- Abstract要約: 本稿では,非定常要求の繰り返しCournotゲームについてモデル化する。
エージェントが選択できる武器/アクションのセットは、個別の生産量を表す。
本稿では,よく知られた$epsilon$-greedyアプローチに基づく,新しいアルゴリズム"Adaptive with Weighted Exploration (AWE) $epsilon$-greedy"を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.935419090901524
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many past attempts at modeling repeated Cournot games assume that demand is
stationary. This does not align with real-world scenarios in which market
demands can evolve over a product's lifetime for a myriad of reasons. In this
paper, we model repeated Cournot games with non-stationary demand such that
firms/agents face separate instances of non-stationary multi-armed bandit
problem. The set of arms/actions that an agent can choose from represents
discrete production quantities; here, the action space is ordered. Agents are
independent and autonomous, and cannot observe anything from the environment;
they can only see their own rewards after taking an action, and only work
towards maximizing these rewards. We propose a novel algorithm 'Adaptive with
Weighted Exploration (AWE) $\epsilon$-greedy' which is remotely based on the
well-known $\epsilon$-greedy approach. This algorithm detects and quantifies
changes in rewards due to varying market demand and varies learning rate and
exploration rate in proportion to the degree of changes in demand, thus
enabling agents to better identify new optimal actions. For efficient
exploration, it also deploys a mechanism for weighing actions that takes
advantage of the ordered action space. We use simulations to study the
emergence of various equilibria in the market. In addition, we study the
scalability of our approach in terms number of total agents in the system and
the size of action space. We consider both symmetric and asymmetric firms in
our models. We found that using our proposed method, agents are able to swiftly
change their course of action according to the changes in demand, and they also
engage in collusive behavior in many simulations.
- Abstract（参考訳）: 繰り返し行われるクールノットゲームのモデリングの試みの多くは、需要が静止していると仮定している。
これは、無数の理由で製品の寿命にわたって市場要求が進化できる現実のシナリオとは一致しない。
本稿では,非定常的需要を伴うCournotゲームを繰り返しモデル化し,企業/エージェントが非定常的マルチアームバンディット問題の個別の事例に直面した。
エージェントが選択できる武器/アクションのセットは、個別の生産量を表しており、ここではアクション空間を順序付けする。
エージェントは独立し、自律的であり、環境から何も観察できない。アクションを行った後、自分達の報酬しか見えず、これらの報酬を最大化するためにのみ働く。
本稿では,よく知られた$\epsilon$-greedyアプローチに基づく,新しいアルゴリズム"Adaptive with Weighted Exploration (AWE) $\epsilon$-greedy"を提案する。
このアルゴリズムは、市場需要の変化による報酬の変化を検出し、定量化し、需要の変化の程度に応じて学習率と探索率を変化させる。
効率的な探索のためには、順序付けられたアクション空間を利用するアクションの重み付け機構も展開する。
市場における様々な均衡の出現をシミュレーションで研究する。
さらに,本手法のスケーラビリティを,システム内の総エージェント数と行動空間の大きさの観点から検討した。
モデルには対称型と非対称型の両方を考慮する。
提案手法により,エージェントは需要の変化に応じて迅速に行動経路を変化させることができ,多くのシミュレーションにおいて協調行動にも関与することがわかった。
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