文件名称：自主算法共谋：顺序定价下的 Q-Learning-研究论文
文件大小：637KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 07:25:23
artificial intelligence machine
价格越来越多地由算法设定。 一个担忧是，即使没有建立反垄断侵权所需的那种沟通或协议，智能算法也可能学会串通以提高价格。 然而，这究竟如何发生是一个悬而未决的问题。 我在连续竞争的模拟环境中表明，相互竞争的强化学习算法确实可以学习收敛到共谋均衡。 当离散价格集增加时，所考虑的算法越来越收敛到超竞争不对称循环。 我表明结果对各种扩展都是稳健的，并讨论了实际限制和政策含义。