混合平均场控制博弈的强化学习算法
最优化与控制
2023-02-16 v4
摘要
我们提出一种新的组合式平均场控制博弈（MFCG）问题，可解释为协作群体间的竞争博弈，其解即为群体间的纳什均衡。各群体内部玩家协调其策略。一个例子是对经典交易者问题的修正：交易者群体最大化其财富，面临交易、自身终端头寸以及群体内平均持仓的成本；资产价格受所有智能体交易的影响。我们提出一种三时间尺度强化学习算法来近似此类MFCG问题的解。我们在基准线性二次型设定上测试了该算法，并提供了解析解。
引用
@article{arxiv.2205.02330,
title = {Reinforcement Learning Algorithm for Mixed Mean Field Control Games},
author = {Andrea Angiuli and Nils Detering and Jean-Pierre Fouque and Mathieu Lauriere and Jimin Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.02330},
year = {2023}
}