生产市场中面向外部性与可持续性的 AI 驱动定价
多智能体系统
2023-01-16 v3 人工智能
计算机科学与博弈论
摘要
传统竞争市场不考量负外部性；即某些参与者强加于他人的间接成本，例如过度占用公共池资源（这会减少未来存量，从而减少每个人的收获）的成本。量化对市场价格的适当干预已被证明颇具挑战。我们提出一种实用方法，通过深度强化学习政策制定者智能体在由其他学习智能体构成的环境中计算市场价格与配置。我们的政策制定者允许我们针对可持续性、资源浪费、公平性、买卖双方福利等多样目标来调节价格。作为我们发现的亮点，与市场经济均衡结果相比，在资源稀缺环境中我们的政策制定者在维持资源可持续性方面显著更为成功。
引用
@article{arxiv.2106.06060,
title = {AI-driven Prices for Externalities and Sustainability in Production Markets},
author = {Panayiotis Danassis and Aris Filos-Ratsikas and Haipeng Chen and Milind Tambe and Boi Faltings},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.06060},
year = {2023}
}
备注
Accepted to the 22nd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2023)