this code implements multi agent pricing between two Q-Learner agents

资 源 简 介

this code implements multi agent pricing between two Q-Learner agents

详 情 说 明

在多智能体系统中实现基于Q-Learning的定价策略是一个有趣的博弈论与机器学习交叉应用场景。这个系统模拟了两个销售同质商品的商家通过强化学习来动态调整价格的过程。

系统工作原理： 每个商家都是一个独立的Q-Learning智能体，维护着自己的Q值表 状态空间通常包含当前的市场状况、库存水平等环境因素 动作空间由可能的定价策略组成 奖励函数基于销售额、利润等商业指标

学习过程中有几个关键考量： 需要平衡探索与利用，特别是在动态环境中 两个智能体会相互影响彼此的学习过程 收敛性可能受初始条件和学习参数影响

这种方法的优势在于能够适应市场变化，不需要预先知道竞争对手的策略。智能体通过反复交互逐渐优化自己的定价策略，最终可能达到某种均衡状态。实际应用中，这种方法可以扩展到更复杂的市场环境和更多参与者的情况。