論文の概要: Deep Reinforcement Learning Agents for Strategic Production Policies in Microeconomic Market Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20550v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 18:38:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:15:30.203047
• Title: Deep Reinforcement Learning Agents for Strategic Production Policies in Microeconomic Market Simulations
• Title（参考訳）: マイクロ経済市場シミュレーションにおける戦略生産政策のための深層強化学習エージェント
• Authors: Eduardo C. Garrido-Merchán, Maria Coronado-Vaca, Álvaro López-López, Carlos Martinez de Ibarreta,
• Abstract要約: 複数の生産者と競合する市場で効果的な政策を得るためのDRLベースのアプローチを提案する。 我々のフレームワークは、静的およびランダムな戦略を一貫して上回るいくつかのシミュレーションに適応的な生産ポリシーを学習することを可能にする。 その結果,DRLで訓練したエージェントは生産水準を戦略的に調整し,長期利益率を最大化できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6499388997661122
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• Abstract: Traditional economic models often rely on fixed assumptions about market dynamics, limiting their ability to capture the complexities and stochastic nature of real-world scenarios. However, reality is more complex and includes noise, making traditional models assumptions not met in the market. In this paper, we explore the application of deep reinforcement learning (DRL) to obtain optimal production strategies in microeconomic market environments to overcome the limitations of traditional models. Concretely, we propose a DRL-based approach to obtain an effective policy in competitive markets with multiple producers, each optimizing their production decisions in response to fluctuating demand, supply, prices, subsidies, fixed costs, total production curve, elasticities and other effects contaminated by noise. Our framework enables agents to learn adaptive production policies to several simulations that consistently outperform static and random strategies. As the deep neural networks used by the agents are universal approximators of functions, DRL algorithms can represent in the network complex patterns of data learnt by trial and error that explain the market. Through extensive simulations, we demonstrate how DRL can capture the intricate interplay between production costs, market prices, and competitor behavior, providing insights into optimal decision-making in dynamic economic settings. The results show that agents trained with DRL can strategically adjust production levels to maximize long-term profitability, even in the face of volatile market conditions. We believe that the study bridges the gap between theoretical economic modeling and practical market simulation, illustrating the potential of DRL to revolutionize decision-making in market strategies.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な経済モデルは、しばしば市場のダイナミクスに関する固定された仮定に依存し、現実のシナリオの複雑さと確率的な性質を捉える能力を制限する。 しかし、現実はより複雑でノイズを含んでいるため、従来のモデルは市場では満たされない。 本稿では,マイクロエコノミカル市場環境における生産戦略の最適化に深層強化学習(DRL)を応用し,従来のモデルの限界を克服する方法について検討する。 具体的には、需要変動、供給、価格、補助金、固定コスト、総生産曲線、弾力性、その他騒音によって汚染された影響に応じて生産決定を最適化するDRLベースのアプローチを提案する。 我々のフレームワークは、静的およびランダムな戦略を一貫して上回るいくつかのシミュレーションに適応的な生産ポリシーを学習することを可能にする。 エージェントが使用するディープニューラルネットワークは関数の普遍的な近似器であるため、DRLアルゴリズムは市場を説明する試行錯誤によって学習されたデータのネットワーク複雑なパターンで表現することができる。 広範なシミュレーションを通じて、DRLは生産コスト、市場価格、競争行動の間の複雑な相互作用を捉え、動的経済環境における最適意思決定の洞察を与える。 その結果、DRLで訓練されたエージェントは、不安定な市場条件に直面した場合でも、生産水準を戦略的に調整し、長期的な利益率を最大化できることがわかった。 この研究は、理論的経済モデリングと実践的市場シミュレーションのギャップを埋め、DRLが市場戦略における意思決定に革命をもたらす可能性を示していると信じている。

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