Hogyan befolyásolják a viselkedési spektrumok az ügynökök közötti interakciókat a mély megerősítő tanulásban?

A gazdaságot mint egy összetett rendszert kell értelmeznünk, ahol a különböző ügynökök — legyenek azok vállalatok, fogyasztók vagy pénzintézetek — kölcsönhatásban állnak egymással. Az ügynökök viselkedése nem mindig egyszerű, mivel mindegyikük különböző információkkal rendelkezik, és különböző mértékben képes a racionalitásra. Mindez azt jelenti, hogy az ügynökök nem mindig képesek a teljes információval rendelkező, tökéletesen racionális döntéshozatali folyamatra. Ezen ügynökök kölcsönhatásai alapvetően alakítják a gazdaság dinamikáját, amely az egyik legfontosabb megközelítés a gazdasági válságok és zűrzavarok megértésében.

A viselkedési spektrum fogalmának vizsgálata segíthet abban, hogy jobban megértsük, hogyan reagálnak az ügynökök a különböző helyzetekre, például válságok idején. A viselkedési spektrum határozza meg, hogyan alkalmazkodnak az ügynökök különböző kockázatokhoz, és miként formálják a közgazdasági rendszerek működését. Az ügynöki viselkedés a mély megerősítő tanulás (Deep Reinforcement Learning, DRL) alkalmazásával modellezhető, amely a gépi tanulás egy olyan területe, amely az ügynököket olyan helyzetekbe helyezi, ahol azok folyamatosan döntéseket hoznak a legnagyobb jutalom elérése érdekében.

A több ügynök által irányított mély megerősítő tanulás (MADRL) az egyik leghatékonyabb módszer a gazdasági rendszerek és azok kölcsönhatásainak modellezésére. A MADRL egy komplex rendszert alkot, amelyben több, önállóan működő ügynök egy közös cél elérésére együttműködik, miközben minden ügynök saját érdekeit követi. A rendszer hatékonysága és igazságossága közötti feszültség jelentős szerepet játszik ezen ügynökök döntéshozatali folyamatában.

A rendszerek alkalmazásában az ügynökök közötti verseny és együttműködés dinamikája az egyik legfontosabb tényező, amit figyelembe kell venni. A mély megerősítő tanulás során az ügynökök folyamatosan tanulnak és alkalmazkodnak, így azok viselkedése idővel változik. Ez különösen fontos, amikor a különböző ügynökök közötti interakciók komplex hatásokat eredményeznek, amelyek nem mindig előre jelezhetők. A gazdaságot, mint komplex rendszert, az ügynökök közötti dinamikus interakciók alakítják, ahol a visszajelzések gyorsan hatással lehetnek az egész rendszer működésére.

A több ügynök által vezérelt rendszerek esetében a sikeres modellezés érdekében figyelembe kell venni az egyes ügynökök heterogenitását, a különböző döntéshozatali mechanizmusokat, és a piaci egyensúlytalanságokat. A gazdasági válságok, mint a 2008-as pénzügyi válság vagy a legutóbbi COVID-19 járvány, világosan rávilágítanak arra, hogy a gazdaság nem statikus, és a kiszámíthatatlan külső hatások, valamint az ügynökök közötti kölcsönhatások együttesen hozzájárulnak a válságok kialakulásához. A hagyományos gazdasági modellek, mint a dinamikus stochasztikus egyensúlyi modellek (DSGE), nem képesek megfelelően kezelni ezeket a komplex, nemlineáris jelenségeket, és nem adnak választ arra, hogyan keletkeznek és terjednek a válságok a gazdaságban.

A gazdaság viselkedésének pontosabb modellezéséhez az ügynöki alapú modellek (ABM) jelenthetnek új utat. Az ABM segítségével mikroszkopikus szinten vizsgálhatóak a gazdasági szereplők közötti interakciók, és az ilyen típusú modellezés lehetőséget ad arra, hogy megértsük, hogyan alakulnak ki a válságok, és hogyan hatnak a gazdaság különböző ágazataira. Az ügynökök közötti interakciók, valamint azok viselkedésének modellezése segíthet abban, hogy jobban megértsük, miként lehet megelőzni a jövőbeli válságokat, és hogyan lehet fenntartani a gazdaság stabilitását.

A gazdaságot, mint komplex rendszert értelmezve, az ügynökök közötti dinamikus kölcsönhatások, azok viselkedése, valamint a döntéshozatali mechanizmusok mélyebb megértése kulcsfontosságú a válságok előrejelzésében és megelőzésében. A mély megerősítő tanulás és az ügynöki alapú modellek alkalmazása nemcsak a gazdaság bonyolultságának jobb megértésére ad lehetőséget, hanem segíthet a stabilabb és fenntarthatóbb gazdasági rendszerek kialakításában is.

Hogyan javíthatjuk a Q-tanulás hatékonyságát és általánosíthatóságát a közelítő megoldásokkal?

Ezen túlmenően, mivel minden egyes cselekvést és állapotot önálló entitásként kezelünk, a táblázatos módszerek nem képesek jól általánosítani. Két hasonló jelentésű állapotot, mint például si és sj, nem lehet ugyanúgy kezelni, ha az egyik közel van a konvergenciához, míg a másik nem. Ebben az esetben a tanuló ügynök az sj állapotban gyenge teljesítményt nyújt, mivel nem járt ezen az állapoton több alkalommal, így nem tudja jól értékelni az adott állapot-értéket.

Amikor a cselekvések és állapotok halmaza folyamatos, tehát A ∈ ℝ, S ∈ ℝ, akkor a táblázatos módszerek nem alkalmazhatók, mivel ezek végtelen számú bejegyzést igényelnének. Ilyen esetekben paraméterezett függvényeket alkalmaznak az értékek, politikák vagy modellek közelítésére. A gépi tanulás irodalmában a lineáris modellek széles körben elterjedtek az ilyen közelítések elvégzésére. Ezek a modellek a közelítési problémát úgy fogalmazzák meg, mint a legjobb súlyok w és elfogultság b megtalálását, amelyek lehetővé teszik a f(x) kifejezés pontosabb ábrázolását, mint a valódi eloszlás y.

A lineáris modellek használata ellenére a nem-lineáris függvények közelítésére a mesterséges neurális hálózatok (ANN) rugalmasabb alternatívát kínálnak. A neurális hálózatok képesek az olyan nem-lineáris transzformációkat megtanulni, amelyek manuálisan történő előkészítést igényelnének egyéb módszerekkel. A neurális hálózat egyszerűsített formájában egy olyan lineáris réteg halmazaként jeleníthető meg, ahol minden réteg egy másikat követ, az első réteg bemeneteként a bemeneti adatokat, míg a következő rétegek az aktivációs függvények alkalmazásával és az előző rétegek kimenetének súlyozásával történnek.

Mivel a neurális hálózatok képesek összetettebb függvények tanulására, az illeszkedési folyamat azonban sokkal kihívásosabb, mint a lineáris modellek esetében, mivel több adatot és több időt igényelnek a konvergálás során. Az iteratív frissítésekhez szükséges súlyok száma jelentősen megnövekszik, és az optimalizálási folyamat is időigényes, mivel minden egyes neuronnál alkalmazni kell a láncolati szabályt, különösen akkor, ha a hálózat magas dimenzióval rendelkezik.

A súlyok frissítése a gradiens-alapú optimalizálás segítségével történik, például a legmeredekebb gradiens-elosztás alkalmazásával, ahol a súlyokat a költségfüggvény gradiensével és a tanulási rátával módosítják. Az alternatív megoldás, a gradiens-keresés, a célfüggvény maximalizálására törekszik, szemben a költségfüggvény minimalizálásával, amely szintén jelentős számítási erőforrást igényel. A Stochastic Gradient Descent (SGD) kiválasztja a minta egy véletlenszerű részhalmazát, hogy a költségfüggvény értékét megbecsülje, míg az ADAM optimalizáló egy népszerű módszer, amelyet különösen a mélytanulási alkalmazásokban használnak.

A közelítő módszerek egyik fontos aspektusa az „alkalmazhatósági nyomok” (Eligibility Traces) fogalma. Ezen az alapon egy λ paraméter határozza meg, hogy a súlyvektor egyes dimenzióinak milyen mértékben kell frissülniük. Ez egy köztes megoldást kínál a dinamikus programozás (DP) és a Monte Carlo (MC) frissítések között, mivel a következő állapotot nemcsak az azonnali, hanem a következő időlépéseket is figyelembe veszi.

A közelítési folyamat során az egyik legújabb megközelítés az előny fogalma (Advantage), amely az állapot-cselekvés pár értékét a Q és V értékek különbségeként definiálja. Ezzel a módszerrel az algoritmus eltávolíthatja az állapotok értékének előnyét a cselekvés értékeléséből, így pontosabb döntéshozatalt eredményezhet. A hátrányok és az előny fogalmának tisztázása különösen fontos, mivel az előny-megközelítés érzékeny a helyes értékelésre, és ha az értékelés torzítja a becslést, akkor ez a hátrányok és az előnyök meghatározásában is megjelenhet.

A legújabb megközelítések azt is hangsúlyozzák, hogy a közelítés során nemcsak a függvények pontos kifejezése, hanem a tanulás üteme és a frissítési szabályok alkalmazása is kulcsfontosságú a teljesítmény javítása érdekében. Az alkalmazott módszerek hatékonysága tehát nemcsak a modellek komplexitásán, hanem a megfelelő frissítési stratégiákon is múlik, hogy a közelítések jól általánosíthatók legyenek különböző helyzetekben.