論文の概要: SRAP-Agent: Simulating and Optimizing Scarce Resource Allocation Policy with LLM-based Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14152v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 03:43:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:46.233871
• Title: SRAP-Agent: Simulating and Optimizing Scarce Resource Allocation Policy with LLM-based Agent
• Title（参考訳）: SRAP-Agent: LLMエージェントによるスカース資源配分政策のシミュレーションと最適化
• Authors: Jiarui Ji, Yang Li, Hongtao Liu, Zhicheng Du, Zhewei Wei, Weiran Shen, Qi Qi, Yankai Lin,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を経済シミュレーションに統合する,革新的なフレームワークSRAP-Agentを提案する。 我々は、SRAP-Agentの有効性と有効性を検証するために、広範な政策シミュレーション実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.41401816514924
• License:
• Abstract: Public scarce resource allocation plays a crucial role in economics as it directly influences the efficiency and equity in society. Traditional studies including theoretical model-based, empirical study-based and simulation-based methods encounter limitations due to the idealized assumption of complete information and individual rationality, as well as constraints posed by limited available data. In this work, we propose an innovative framework, SRAP-Agent (Simulating and Optimizing Scarce Resource Allocation Policy with LLM-based Agent), which integrates Large Language Models (LLMs) into economic simulations, aiming to bridge the gap between theoretical models and real-world dynamics. Using public housing allocation scenarios as a case study, we conduct extensive policy simulation experiments to verify the feasibility and effectiveness of the SRAP-Agent and employ the Policy Optimization Algorithm with certain optimization objectives. The source code can be found in https://github.com/jijiarui-cather/SRAPAgent_Framework
• Abstract（参考訳）: 公共の希少な資源配分は、社会の効率と株式に直接影響を与えるため、経済学において重要な役割を担っている。 理論モデルに基づく、経験的研究に基づく、シミュレーションに基づく手法を含む伝統的な研究は、完全な情報と個人の合理性という理想化された仮定と、限られた利用可能なデータによって引き起こされる制約によって制限に直面する。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を経済シミュレーションに統合したSRAP-Agent(Simulating and Optimizing Scarce Resource Allocation Policy with LLM-based Agent)を提案する。 公共住宅配置シナリオをケーススタディとして、SRAP-Agentの有効性と有効性を検証するための広範な政策シミュレーション実験を行い、特定の最適化目標を持つ政策最適化アルゴリズムを適用した。 ソースコードはhttps://github.com/jijiarui-cather/SRAPAgent_Frameworkにある。

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