論文の概要: Large-Scale Contextual Market Equilibrium Computation through Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15459v1
- Date: Tue, 11 Jun 2024 03:36:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 07:01:19.484632
- Title: Large-Scale Contextual Market Equilibrium Computation through Deep Learning
- Title（参考訳）: ディープラーニングによる大規模市場均衡計算
- Authors: Yunxuan Ma, Yide Bian, Hao Xu, Weitao Yang, Jingshu Zhao, Zhijian Duan, Feng Wang, Xiaotie Deng,
- Abstract要約: 本稿では,市場均衡を近似する深層学習方式であるMarketFCNetを紹介する。
MarketFCNetは,既存の手法と比較して,競争性能と実行時間を大幅に低下させることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.286961524745966
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Market equilibrium is one of the most fundamental solution concepts in economics and social optimization analysis. Existing works on market equilibrium computation primarily focus on settings with a relatively small number of buyers. Motivated by this, our paper investigates the computation of market equilibrium in scenarios with a large-scale buyer population, where buyers and goods are represented by their contexts. Building on this realistic and generalized contextual market model, we introduce MarketFCNet, a deep learning-based method for approximating market equilibrium. We start by parameterizing the allocation of each good to each buyer using a neural network, which depends solely on the context of the buyer and the good. Next, we propose an efficient method to estimate the loss function of the training algorithm unbiasedly, enabling us to optimize the network parameters through gradient descent. To evaluate the approximated solution, we introduce a metric called Nash Gap, which quantifies the deviation of the given allocation and price pair from the market equilibrium. Experimental results indicate that MarketFCNet delivers competitive performance and significantly lower running times compared to existing methods as the market scale expands, demonstrating the potential of deep learning-based methods to accelerate the approximation of large-scale contextual market equilibrium.
- Abstract（参考訳）: 市場均衡は、経済学と社会最適化分析における最も基本的な解決策の1つである。
市場均衡計算に関する既存の研究は、主に比較的少数の購入者による設定に焦点を当てている。
そこで本研究では,購入者と商品がコンテキストによって表される大規模購入者人口のシナリオにおける市場均衡の計算について検討する。
この現実的で一般化された市場モデルに基づいて、市場均衡を近似する深層学習に基づく手法であるMarketFCNetを導入する。
まず、買い手と買い手のコンテキストにのみ依存するニューラルネットワークを用いて、買い手ごとに各商品の割り当てをパラメータ化することから始める。
次に,学習アルゴリズムの損失関数を非バイアスで推定する効率的な手法を提案し,勾配降下によるネットワークパラメータの最適化を可能にする。
近似解を評価するために、市場均衡から与えられた割当と価格対の偏差を定量化するナッシュギャップと呼ばれる計量を導入する。
実験結果から,MarketFCNetは市場規模が拡大するにつれて,既存の手法に比べて競争性能とランニングタイムを著しく低下させ,大規模市場均衡の近似を加速する深層学習手法の可能性を示した。
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