論文の概要: Learning and Calibrating Heterogeneous Bounded Rational Market Behaviour
with Multi-Agent Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00787v1
- Date: Thu, 1 Feb 2024 17:21:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-02 14:11:20.754298
- Title: Learning and Calibrating Heterogeneous Bounded Rational Market Behaviour
with Multi-Agent Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習による不均質有理市場行動の学習と校正
- Authors: Benjamin Patrick Evans, Sumitra Ganesh
- Abstract要約: エージェントベースモデル(ABM)は、従来の平衡解析と相容れない様々な実世界の現象をモデル化することを約束している。
マルチエージェント強化学習(MARL)の最近の進歩は、合理性の観点からこの問題に対処する方法を提供する。
MARLフレームワーク内で不均一な処理制約を持つエージェントを表現するための新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.40301653518681
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agent-based models (ABMs) have shown promise for modelling various real world
phenomena incompatible with traditional equilibrium analysis. However, a
critical concern is the manual definition of behavioural rules in ABMs. Recent
developments in multi-agent reinforcement learning (MARL) offer a way to
address this issue from an optimisation perspective, where agents strive to
maximise their utility, eliminating the need for manual rule specification.
This learning-focused approach aligns with established economic and financial
models through the use of rational utility-maximising agents. However, this
representation departs from the fundamental motivation for ABMs: that realistic
dynamics emerging from bounded rationality and agent heterogeneity can be
modelled. To resolve this apparent disparity between the two approaches, we
propose a novel technique for representing heterogeneous processing-constrained
agents within a MARL framework. The proposed approach treats agents as
constrained optimisers with varying degrees of strategic skills, permitting
departure from strict utility maximisation. Behaviour is learnt through
repeated simulations with policy gradients to adjust action likelihoods. To
allow efficient computation, we use parameterised shared policy learning with
distributions of agent skill levels. Shared policy learning avoids the need for
agents to learn individual policies yet still enables a spectrum of bounded
rational behaviours. We validate our model's effectiveness using real-world
data on a range of canonical $n$-agent settings, demonstrating significantly
improved predictive capability.
- Abstract（参考訳）: エージェントベースモデル(ABM)は、従来の平衡解析と相容れない様々な実世界の現象をモデル化することを約束している。
しかし、重要な懸念事項は、ABMにおける行動規則のマニュアル定義である。
マルチエージェント強化学習(MARL)の最近の進歩は、エージェントが手動によるルール仕様の必要性をなくし、有効性を最大化しようとする最適化の観点からこの問題に対処する方法を提供する。
この学習に焦点を当てたアプローチは、合理的な効用最大化エージェントを使用することで、確立された経済モデルや金融モデルと整合する。
しかし、この表現はabmsの基本的な動機から逸脱しており、有界合理性とエージェントの不均一性から生まれる現実的なダイナミクスをモデル化することができる。
この2つのアプローチ間の明らかな相違を解決するために,我々はmarlフレームワーク内で異種処理制約されたエージェントを表現する新しい手法を提案する。
提案手法では,エージェントを様々な戦略スキルを持つ制約付きオプティマイザとして扱うことにより,厳密なユーティリティ最大化から離脱することができる。
行動は、行動可能性を調整するための政策勾配を伴う繰り返しシミュレーションを通じて学習される。
効率的な計算を可能にするために,エージェントスキルレベルの分布をパラメータ化した共有ポリシ学習を用いる。
共有ポリシー学習は、エージェントが個々のポリシーを学ぶ必要性を回避しつつも、境界のある合理的な振る舞いのスペクトルを許容する。
我々は,標準的な$n$-agent設定で実世界のデータを用いて,モデルの有効性を検証し,予測能力を大幅に改善した。
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