37、经济定价与序列处理中的学习模型研究

经济定价与序列处理中的学习模型研究

在经济和生物行为研究领域，Q - 学习和多前向模型架构分别在定价策略和序列处理方面展现出重要的研究价值。下面将详细介绍这两方面的研究内容。

一、双卖家经济模型中的Q - 学习

在双卖家经济模型中，卖家轮流设定价格，根据当前价格对为双方卖家提供即时效用。这类模型属于两人交替回合、任意和的马尔可夫博弈，奖励和状态空间转换都是确定的。

（一）单卖家Q - 学习

当卖家短视地优化即时效用而不考虑定价策略的长期影响时，在所有三个模型（价格 - 质量、信息过滤和购物机器人）中都会出现大幅度的周期性价格战。而当其中一个卖家使用Q - 学习对抗短视对手时，对于所有允许的折扣参数γ值，都能精确收敛到针对该对手的最优Q函数和最优策略。使用基于Q导出的策略能为Q学习者带来更高的预期利润，并且随着γ的增加，利润单调递增。在很多情况下，这还能通过减少低价价格战的幅度，甚至完全消除价格战，从而提高社会福利，使短视对手也获得更高的预期利润。

（二）双卖家同时Q - 学习

同时为两个卖家训练Q函数是更具挑战性的情况。因为每个卖家的Q函数和策略变化会为对方提供非平稳的适应环境，目前还没有针对多智能体同时Q - 学习的收敛证明。不过，尽管缺乏理论保证，该算法总体表现良好。
|模型|收敛情况|γ值影响|
| ---- | ---- | ---- |
|购物机器人和价格 - 质量模型|对于任何γ值，能精确或非常好地近似收敛到自洽的Q函数和最优策略| - |
|信息过滤模型|γ ≤ 0.5时能同时收敛|小γ值时，两个卖家的预期效用单调递增|
|价格 - 质量模型|产生不