Fugu-MT 論文翻訳(概要): Phantom -- An RL-driven framework for agent-based modeling of complex economic systems and markets

論文の概要: Phantom -- An RL-driven framework for agent-based modeling of complex economic systems and markets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06012v1
Date: Wed, 12 Oct 2022 08:37:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-13 15:31:58.945236
Title: Phantom -- An RL-driven framework for agent-based modeling of complex economic systems and markets
Title（参考訳）: Phantom - 複雑な経済システムと市場のエージェントベースモデリングのためのRL駆動フレームワーク
Authors: Leo Ardon, Jared Vann, Deepeka Garg, Tom Spooner, Sumitra Ganesh
Abstract要約: エージェントベースモデリング(エージェントベースモデリング、ABM)は、複雑なシステムをモデル化するための計算手法である。マルチエージェント強化学習(MARL)の分野での最近の進歩により、複雑な環境の平衡を学べるようになった。 ABMとMARLのギャップを埋める新しいフレームワークPhantomを紹介します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Agent based modeling (ABM) is a computational approach to modeling complex systems by specifying the behavior of autonomous decision-making components or agents in the system and allowing the system dynamics to emerge from their interactions. Recent advances in the field of Multi-agent reinforcement learning (MARL) have made it feasible to learn the equilibrium of complex environments where multiple agents learn at the same time - opening up the possibility of building ABMs where agent behaviors are learned and system dynamics can be analyzed. However, most ABM frameworks are not RL-native, in that they do not offer concepts and interfaces that are compatible with the use of MARL to learn agent behaviors. In this paper, we introduce a new framework, Phantom, to bridge the gap between ABM and MARL. Phantom is an RL-driven framework for agent-based modeling of complex multi-agent systems such as economic systems and markets. To enable this, the framework provides tools to specify the ABM in MARL-compatible terms - including features to encode dynamic partial observability, agent utility / reward functions, heterogeneity in agent preferences or types, and constraints on the order in which agents can act (e.g. Stackelberg games, or complex turn-taking environments). In this paper, we present these features, their design rationale and show how they were used to model and simulate Over-The-Counter (OTC) markets.
Abstract（参考訳）: エージェント・ベース・モデリング(abm)は、システム内の自律的意思決定コンポーネントやエージェントの振る舞いを特定し、システムのダイナミクスをその相互作用から生じさせることによって、複雑なシステムのモデリングを行うための計算手法である。マルチエージェント強化学習(marl:multi-agent reinforcement learning)の分野における最近の進歩により、複数のエージェントが同時に学習する複雑な環境の平衡を学べるようになった。しかし、ほとんどのABMフレームワークはRLネイティブではなく、エージェントの振る舞いを学ぶためにMARLと互換性のある概念やインターフェースを提供していない。本稿では,abm と marl のギャップを埋めるための新しいフレームワーク phantom を提案する。 phantomは、経済システムや市場のような複雑なマルチエージェントシステムのエージェントベースモデリングのためのrl駆動フレームワークである。これを実現するためにフレームワークは、動的部分的可観測性、エージェントユーティリティ/報酬関数のエンコード機能、エージェントの嗜好や型の不均一性、エージェントが動作可能な順序(例えばStackelbergゲームや複雑なターンテイク環境)の制約を含む、MARL互換の用語でABMを指定するツールを提供する。本稿では,これらの特徴,その設計上の根拠を述べ,otc(over-the-counter)市場をモデル化しシミュレートする方法を示す。

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