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Reverse Auctions with Multiple Reinforcement Learning Agents

机译：具有多个强化学习代理的反向拍卖

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transactions, especially as more sophisticated mechanisms are developed to tackle real-life complexities. We also develop the analytical results when one agent does not behave strategically while the other agent does and show that our simulations for this environment also result in convergence toward the theoretical equilibrium. Because the nature of the best response in the new setting is very different (pure strategy as opposed to mixed), it indicates the robustness of the devised algorithm. The use of artificial agents can also overcome the limitations in rationality demonstrated by human managers. The results thus have interesting implications for designing artificial agents in automating bid responses for large numbers of bids where human intervention might not always be possible.
机译：交易，特别是随着更复杂的机制的发展，以解决现实生活中的复杂性。当一种行为者没有策略性地行为而另一行为者表现出策略性行为时，我们也得出分析结果，并表明我们对此环境的仿真也导致趋向于理论平衡。由于新设置中最佳响应的性质非常不同（纯策略而非混合策略），因此表明了所设计算法的鲁棒性。人工代理的使用也可以克服人类管理者所表现出的理性限制。因此，这些结果对于设计人工代理来自动执行针对大量投标的出价响应（其中可能并非总是可以进行人工干预）具有重要意义。

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