論文の概要: By Fair Means or Foul: Quantifying Collusion in a Market Simulation with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02650v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 15:35:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 23:19:06.895972
• Title: By Fair Means or Foul: Quantifying Collusion in a Market Simulation with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 公正な意味とフール: 深層強化学習による市場シミュレーションにおける衝突の定量化
• Authors: Michael Schlechtinger, Damaris Kosack, Franz Krause, Heiko Paulheim,
• Abstract要約: 本研究は、反復価格競争の実験的なオリゴポリーモデルを用いる。 我々は,エージェントが開発する戦略と価格パターンについて検討し,その結果を導出する可能性がある。 以上の結果から,RLをベースとしたAIエージェントは,超競争的価格帯電を特徴とする癒着状態に収束することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5249435285717095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of eCommerce, Artificial Intelligence (AI) based pricing algorithms, particularly those utilizing Reinforcement Learning (RL), are becoming increasingly prevalent. This rise has led to an inextricable pricing situation with the potential for market collusion. Our research employs an experimental oligopoly model of repeated price competition, systematically varying the environment to cover scenarios from basic economic theory to subjective consumer demand preferences. We also introduce a novel demand framework that enables the implementation of various demand models, allowing for a weighted blending of different models. In contrast to existing research in this domain, we aim to investigate the strategies and emerging pricing patterns developed by the agents, which may lead to a collusive outcome. Furthermore, we investigate a scenario where agents cannot observe their competitors' prices. Finally, we provide a comprehensive legal analysis across all scenarios. Our findings indicate that RL-based AI agents converge to a collusive state characterized by the charging of supracompetitive prices, without necessarily requiring inter-agent communication. Implementing alternative RL algorithms, altering the number of agents or simulation settings, and restricting the scope of the agents' observation space does not significantly impact the collusive market outcome behavior.
• Abstract（参考訳）: 急速に進化するeコマースの世界では、人工知能(AI)ベースの価格アルゴリズム、特に強化学習(RL)を利用するものがますます普及している。 この上昇は、市場の共謀の可能性を秘めている価格の状況に繋がった。 本研究は,基本経済理論から主観的消費者需要選好までのシナリオをカバーするために,価格競争を繰り返す実験的なオリゴポリーモデルを用いて,環境を体系的に変化させる。 また、様々な需要モデルの実装を可能にする新しい需要フレームワークを導入し、異なるモデルの重み付けを可能にする。 この領域における既存の研究とは対照的に、エージェントが開発する戦略や価格パターンについて検討することを目的としており、これが協調的な結果をもたらす可能性がある。 さらに,エージェントが競争相手の価格を観測できないシナリオについても検討する。 最後に、すべてのシナリオに対して包括的な法的分析を提供します。 以上の結果から,RLをベースとしたAIエージェントは,必ずしもエージェント間通信を必要とせず,超競争的な価格帯電を特徴とする癒着状態に収束することが示唆された。 代替RLアルゴリズムの実装、エージェント数やシミュレーション設定の変更、エージェントの観察範囲の制限は、市場の結果に大きく影響しない。

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