Buchumschlag

Deep Reinforcement Learning Agents for Strategic Production Policies in Microeconomic Market Simulations

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Garrido-Merchán, Eduardo C., Coronado-Vaca, Maria, López-López, Álvaro, de Ibarreta, Carlos Martinez
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Multiagent Systems
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Multi-Agent Reinforcement Learning Simulation for Environmental Policy Synthesis
von: Rudd-Jones, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safe Equilibrium Policy Optimization for Strategic Agent Policies
von: Arumugam, Karthika, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Agent Reinforcement Learning for Market Making: Competition without Collusion
von: Wang, Ziyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Constructive Conflict-Driven Multi-Agent Reinforcement Learning for Strategic Diversity
von: Mai, Yuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Strategic Self-Improvement for Competitive Agents in AI Labour Markets
von: Chiu, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Measuring Policy Distance for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Hu, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Language Agents with Reinforcement Learning for Strategic Play in the Werewolf Game
von: Xu, Zelai, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Multi‐Objective Bayesian Optimization of Deep Reinforcement Learning for Environmental, Social, and Governance (ESG) Financial Portfolio Management
von: Eduardo C. Garrido‐Merchán, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Based Deep Reinforcement Learning Aided by Transformers for Multi-Agent Cooperation
von: Elrod, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Joint Intrinsic Motivation for Coordinated Exploration in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning
von: Toquebiau, Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explaining Strategic Decisions in Multi-Agent Reinforcement Learning for Aerial Combat Tactics
von: Selmonaj, Ardian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fair Compromises in Participatory Budgeting: a Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach
von: Adams, Hugh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Network Simulation of OTC Markets with Multiple Agents
von: Wilkinson, James T., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multicopy Reinforcement Learning Agents
von: Wolfe, Alicia P., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive Event-Triggered Policy Gradient for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Siddique, Umer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Hierarchical Hybrid AI Approach: Integrating Deep Reinforcement Learning and Scripted Agents in Combat Simulations
von: Black, Scotty, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CONSCIENTIA: Can LLM Agents Learn to Strategize? Emergent Deception and Trust in a Multi-Agent NYC Simulation
von: Sinha, Aarush, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Agent Target Assignment and Path Finding for Intelligent Warehouse: A Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Perspective
von: Liu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Heterogeneity in Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Hu, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Representation Learning For Efficient Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Huh, Dom, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Centralized Permutation Equivariant Policy for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Xu, Zhuofan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Vulnerable Agent Identification in Large-Scale Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Li, Simin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable Safe Multi-Agent Reinforcement Learning for Multi-Agent System
von: Du, Haikuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Coordination
von: Aina, Kehinde O., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Agent Reinforcement Learning with Communication-Constrained Priors
von: Yang, Guang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Mean Field Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Ma, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Memory-Augmented Reinforcement Learning Agent for CAD Generation
von: Xiaolong, Yin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Healthcare Mechanisms from Policy-as-Code Search under Strategic Provider Response
von: Wang, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EnergAIze: Multi Agent Deep Deterministic Policy Gradient for Vehicle to Grid Energy Management
von: Fonseca, Tiago, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SocialGFs: Learning Social Gradient Fields for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Long, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Simulation-Based Optimistic Policy Iteration For Multi-Agent MDPs with Kullback-Leibler Control Cost
von: Nakhleh, Khaled, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decentralized Coordination of Distributed Energy Resources through Local Energy Markets and Deep Reinforcement Learning
von: May, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AgentSimulator: An Agent-based Approach for Data-driven Business Process Simulation
von: Kirchdorfer, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Autonomous Vehicle Patrolling Through Deep Reinforcement Learning: Learning to Communicate and Cooperate
von: Tong, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AgentMixer: Multi-Agent Correlated Policy Factorization
von: Li, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-source Plume Tracing via Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Granadeno, Pedro Antonio Alarcon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Agent-as-Tool: A Study on the Hierarchical Decision Making with Reinforcement Learning
von: Zhang, Yanfei
Veröffentlicht: (2025)

TABX: A High-Throughput Sandbox Battle Simulator for Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Lee, Hayeong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-agent Reinforcement Learning with Deep Networks for Diverse Q-Vectors
von: Luo, Zhenglong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Traffic Signal Control through Model-based Reinforcement Learning and Policy Reuse
von: Li, Yihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)