A vállalatok közötti bizalom kiépítése és fenntartása elengedhetetlen ahhoz, hogy egy vállalkozás sikeresen működjön, különösen, ha a kapcsolatok hosszú távúak és folyamatosan fejlődnek. A bizalom alapja sokrétű és számos tényező együttes hatása formálja, amelyek közvetlenül befolyásolják a gazdasági és operatív kapcsolatokat a vállalatok között. Egy vállalkozás megbízhatóságának és integritásának megértése és elősegítése alapvetően befolyásolja a tranzakciók sikerét, a teljesítmény fenntartását, valamint az innovációs lehetőségek kibontakozását. Az alábbiakban a legfontosabb tényezőkről lesz szó, amelyek hozzájárulnak a B2B kapcsolatok bizalmának megerősítéséhez.

A gyakori és pozitív interakciók, az ismeretség és a személyes kapcsolatok kiépítése kulcsszerepet játszanak a bizalom kialakulásában. Ahogy a vállalatok egyre többet dolgoznak együtt, úgy a kölcsönös ismeretség növekszik, és ez erősíti a bizalmat. Az ismeretség és az ismétlődő kapcsolatok a legfontosabb elemek, amelyek a transzparens és kiszámítható tranzakciókat segítik elő. Egy stabil partneri kapcsolat alapja a rendszeres és kiszámítható interakció, amely elősegíti az előre kiszámítható eredményeket és megelőzi az opportunizmus kialakulását.

A monitoring szerepe abban rejlik, hogy biztosítja a tranzakciók minőségi, teljesítményi és szállítási standardoknak való megfelelését. A megfelelő ellenőrzés nem csupán a hibák időben történő felismerésére szolgál, hanem arra is, hogy ösztönözze a felelősségteljes magatartást, mivel minden fél tisztában van a követelményekkel és azok betartásának fontosságával. A monitoring és az auditálás segítenek a bizalom megszilárdításában, miközben megerősítik a felelősségvállalás kultúráját.

A minősítési és akkreditációs rendszerek szerepe nem hagyható figyelmen kívül. Az akkreditált független hatóságok általi minősítés egyfajta garanciát jelent, amely megerősíti a vállalat szakértelmét és versenyképességét. Ez különösen akkor válik kulcsfontosságúvá, amikor a piac tele van versenytársakkal, és a vevők számára fontos a megbízhatóság és a biztos minőség. Az akkreditáció lehetőséget ad arra, hogy a vállalatok hitelesítést nyerjenek, ami a piacon való jelenlétüket megerősíti.

A jogi kötelmek szerepe szintén nélkülözhetetlen. A formális, jogilag kötelező érvényű szerződések segítenek csökkenteni az opportunista tranzakciókat, miközben biztosítják, hogy mindkét fél betartja a vállalt kötelezettségeket. A megfelelő jogi háttér lehetővé teszi, hogy a két fél közötti interakciók átláthatóak és biztosak legyenek, csökkentve a jogi viták esélyét és megteremtve egy stabil működési környezetet.

A visszajelzések szerepe ugyancsak nem elhanyagolható. Az előző tranzakciók tapasztalatai alapján szerzett információk hozzájárulnak a vállalat piaci hitelességének megértéséhez és erősítéséhez. A pozitív visszajelzések megerősítik a beszállítók és vevők közötti bizalmat, míg a negatív visszajelzések segítenek azonosítani a problémás területeket, amelyeken javítani lehet. Az értékelések és visszajelzések elemzése lehetőséget ad arra, hogy a jövőbeni tranzakciók sikeresebbek legyenek.

A kooperatív normák és értékek megosztása szintén alapvető a vállalati kapcsolatok bizalmának növelésében. Ha a vállalatok közötti kapcsolatokat közös normák, küldetés és értékek szabják meg, az elősegíti a hosszú távú együttműködést és csökkenti a konfliktusok esélyét. Az ilyen normák betartása nemcsak a költségeket csökkenti, hanem segíti a közös célok elérését és az innovációs lehetőségek kiaknázását is.

A vállalatok pénzügyi helyzete és gazdasági ereje szintén fontos szerepet játszanak a bizalom kialakításában. A megfelelő pénzügyi háttér és a jól képzett munkaerő biztosítja, hogy a vállalatok képesek legyenek megfelelni a piaci igényeknek és fenntartani a magas szintű teljesítményt. A stabil pénzügyi helyzet és az iparági tapasztalatok a partnerek számára biztosítékot adnak arra, hogy a vállalat hosszú távon képes lesz együttműködni és sikeresen végezni üzleti tevékenységét.

A legfontosabb tényezők, amelyek hozzájárulnak a B2B kapcsolatok bizalmának növekedéséhez, tehát a visszajelzések, határidők betartása, kooperatív normák, akkreditáció, a vásárló-beszállító kapcsolat hossza, a múltbeli tapasztalatok és a termékek minősége. Azonban a vállalatok közötti hosszú távú bizalom megteremtéséhez nem elegendő csupán ezek figyelembevételével cselekedni. A kommunikáció és az együttműködés folyamatos fenntartása, valamint az előre nem látható piaci változásokra való gyors reagálás kulcsfontosságúak a sikeres kapcsolatok kialakításában és fenntartásában.

A fentiekben említett tényezők mindegyike összefonódik a lánc működésének összetettségében, amelyet az úgynevezett "Agent-Based" modellek képesek megérteni és modellezni. Az ilyen típusú modellek a vállalatok közötti kapcsolatok dinamikáját és a zűrzavarak hatását elemezve segíthetnek megérteni, hogy miként reagál egy adott hálózat a külső zűrzavarra, például egy fontos ügyfél vagy beszállító kiesésére. A komplex rendszerek vizsgálata lehetőséget ad arra, hogy jobban átlássuk a kapcsolatokat és az azokban rejlő kockázatokat.

Miért érdemes alkalmazni az ügynökalapú modelleket a viselkedés előrejelzésére?

Az ügynökalapú modellek (ABM) egyik legnagyobb előnye, hogy az előrejelzések az egyéni szintre vonatkoznak, nem pedig egy aggregált szintre. Ez azt jelenti, hogy az ABM-ek segítségével képesek vagyunk pontosan meghatározni egy adott vásárló következő legjobb termékét, figyelembe véve a vásárlási előzményeit. Az ilyen típusú modellezés különösen hasznos lehet az olyan környezetekben, ahol a jövőbeli viselkedés előrejelzése rendkívül bizonytalan. Ebben az esetben az ABM-ek nem annyira előrejelzéseket adnak, hanem lehetőséget biztosítanak arra, hogy különböző alternatív forgatókönyveket vizsgáljunk meg. A forgatókönyv-tervezés és az ABM-ek együttes alkalmazása lehetővé teszi, hogy robusztus modelleket hozzunk létre, amelyek képesek feltérképezni a jövőbeli állapotok különböző változatait, vagy alternatív utakat kínálnak egy adott jövőbeli cél eléréséhez.

Az egyik legszembetűnőbb példa erre a COVID-19 világjárvány kezdete, amely során a kezdeti napokban hatalmas bizonytalanság övezte a vírus terjedését. Ekkor különböző alternatív forgatókönyveket modelleztek, mint például a V-görbe, U-görbe vagy W-görbe, hogy a döntéshozók különböző lehetséges jövőbeli kimeneteleket vizsgálhassanak meg. Az ABM-ek tehát nemcsak az egyes események lehetséges kimeneteleinek előrejelzésére szolgálnak, hanem a jövőbeli változások megértéséhez is kulcsfontosságúak lehetnek.

Ha egy adott forgatókönyv megalkotásakor egyes ügynökök viselkedését módosítani kívánjuk, akkor az ABM-ek lehetőséget biztosítanak arra, hogy az egyes ügynökök interakcióit és reakcióit figyelembe véve folyamatosan finomítsuk a modelleket. Az ilyen típusú modellek azonban nem csupán egyszerűsített döntéshozatali eszközként működnek, hanem komplex, állandó visszacsatolásokkal rendelkező rendszerek, ahol a beavatkozások hatásait integrálni kell a modellekbe. Ez azt jelenti, hogy az ABM-ek alkalmazása során a gépi tanulás technikáit is alkalmazni kell, akár az egyes ügynökök szintjén, akár a makroszinten. Ez a fejlesztési irány segít abban, hogy a modellek valóban képesek legyenek adaptálódni és reagálni a környezet változásaira, folyamatosan módosítva a viselkedéseket a begyűjtött adatok és a visszajelzések alapján.

Az ABM-ek nemcsak a viselkedések előrejelzésére szolgálnak, hanem új viselkedési minták generálására is képesek. Ez azt jelenti, hogy a modellek segíthetnek olyan viselkedések előállításában, amelyeket még nem figyeltek meg, például különböző gazdasági sokkhatásokra adott válaszokat vagy olyan viselkedéseket, amelyek adatgyűjtése nehézkes vagy szigorúan védett. Például, az anti-pénzmosás viselkedési mintái, amelyeknél az anomáliák késlekedve kerülnek felismerésre, lehetnek az ABM-ek egyik célpontjai. Amint a modellek átmennek az explicitebb, magyarázó típusú modellekből a generatív modellekbe, nő a bizonytalanság, és csökken a modell validálásának lehetősége, mivel egyre kevesebb adat áll rendelkezésre. Ennek ellenére a generatív modellek rendkívül hasznosak lehetnek, mivel segítenek feltérképezni az ismeretlent és alternatív cselekvési lehetőségeket biztosítanak olyan forgatókönyvekhez, amelyek még nem valósultak meg.

Az ABM-ek számos tudományos és mérnöki alkalmazás terén is megjelennek. A biológia és orvostudomány területén például különböző fajok populációinak és ökológiai rendszerek viselkedését modellezhetik, ugyanúgy, mint az emberi társadalmakat és a különböző szociológiai, pszichológiai jelenségeket. A fizikai és kémiai modellezésben az ABM-ek segíthetnek a folyadékáramlások, valamint biztonságkritikus rendszerek és elosztott rendszerek hibáinak vizsgálatában is. Az ABM-ek az építőipari és közlekedési rendszerek modellezésében is fontos szerepet játszanak, segítve a városok intelligens infrastruktúráinak tervezését és optimalizálását.

A társadalmi és gazdasági rendszerek modellezésében az ABM-ek kiemelkedő szerepet kapnak. Az ügynökalapú gazdasági modellezés (ACE) például a piaci viselkedés és az egyéni interakciók bonyolult rendszerét próbálja modellezni. A társadalmi interakciók területén az ABM-ek segíthetnek megérteni a szociális normák, a kooperáció és az etnikai szeparáció dinamikáját is. Az üzleti világban, különösen a stratégiai menedzsment és a marketing területén, az ABM-ek alkalmazása egyre szélesebb körben elterjedt. Az ügyfélélmény, a logisztika, valamint a pénzügyi rendszerek működése mind olyan területek, ahol az ügynökalapú modellezés hasznos lehet.

Az ABM-ek alkalmazásának egyik legfrissebb és legszembetűnőbb példája a COVID-19 világjárvány kezelésére tett erőfeszítések. Az elején a járvány előrejelzéséhez szükséges modellek nagy mértékben támaszkodtak az ABM-ekre, hogy szimulálják a vírus terjedését és annak hatásait a társadalomra. Mindez rávilágított arra, hogy mennyire fontos a megfelelő modellezés a vészhelyzeti döntéshozatal során.

Endtext

Milyen kihívásokkal szembesülünk a Policy Gradient és Multi-Agent Reinforcement Learning rendszerekben?

A Policy Gradient (PG) módszerek olyan optimalizációs algoritmusok, amelyek a politikák közelítésére szolgálnak, gradient-alapú megközelítéssel. Az ilyen típusú algoritmusok alapötlete az, hogy minden egyes időpontban, t-nél, a politika frissül, mégpedig kezdetben gradient-emelkedésen keresztül, annak érdekében, hogy a politika a lehető legjobb akció választására törekedjen. Ezt a frissítést az alábbi módon formalizálhatjuk:

θt+1=θt+α∇πθt(a∗∣s)\theta_{t+1} = \theta_t + \alpha \nabla \pi_{\theta_t}(a^*|s)

A REINFORCE algoritmus [88] a legkorábbi és legegyszerűbb Policy Gradient módszerek közé tartozik. Az egyik legnagyobb kihívás e módszerek esetén, hogy meghatározzuk azt az irányt, amely felé a politika a legjobb akciót választja. Erre a problémára a REINFORCE egy elvárt visszatérési érték, gt^\hat{g_t} használatával ad választ. Ez lehet például egy q-érték vagy akár egy előny érték, mint azt az alábbi egyenlet is mutatja:

θt+1=θt+αQ^(s,a)πθ(a∣s)∇πθ(a∣s)\theta_{t+1} = \theta_t + \alpha \frac{\hat{Q}(s, a)}{\pi_{\theta}(a|s)} \nabla \pi_{\theta}(a|s)

Másik, gyakran használt módja a REINFORCE egyenletének bemutatására a logaritmus formája, mivel a gradient a ∇πθ(a∣s)\nabla \pi_{\theta}(a|s) helyett a logaritmus deriváltjára építhető, mint az alábbi egyenletben:

θt+1=θt+αA(s,a)∇θlog⁡πθ(s∣a)\theta_{t+1} = \theta_t + \alpha A(s, a) \nabla_{\theta} \log \pi_{\theta}(s|a)

A REINFORCE megjelenése óta számos alternatív politika optimalizációs algoritmus is megjelent. Ilyen például a Trust Policy Region Optimisation (TRPO) [68], amely KL-divergenciát használ a frissített politikák közötti eltérések minimalizálására, vagy a Proximal Policy Optimisation (PPO) [70], amely a politika frissítését úgy korlátozza, hogy a frissített politika ne térjen el túlságosan az előzőtől.

Az Actor-Critic [41] megközelítések két elemből állnak: az aktorból, ami a politikát jelenti, és a kritikusból, amely a választott politika viselkedését értékeli. Az actor kiválasztja a cselekvést, míg a critic az adott választás értékét vizsgálja. Az Actor-Critic módszerek különböznek a tisztán Policy Gradient módszerektől, mivel a value estimation, vagyis az állapotértékek becslése szerepet kap. Az aktor így nemcsak az aktuális állapot értékét, hanem a következő állapot értékét is figyelembe veszi, amikor a politika frissítésére kerül sor.

A Value estimation és a Policy Gradient megközelítés közötti különbség abban rejlik, hogy míg az előbbi figyelembe veszi a jövőbeli állapotok várható értékét is, addig a tisztán Policy Gradient módszerek csak az aktuális állapotot alapul véve frissítenek. Egyik jellemző példája az Advantage definiálása, amely a két megközelítés közötti hidat képezi. Az actor és critic együttes működése, ahol a critic értékbecslései hatással vannak az actor frissítésére, gyakran az q-értékekkel való közelítést szolgálják.

A Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) problémája akkor merül fel, amikor több RL agent működik egy közös környezetben. A rendszer nem tekinthető többé statikusnak, mivel az egyes ügynökök állapotai nem ismertek a többiek számára, így a Markov tulajdonság nem érvényesül. Ez a tulajdonság megsértése problémát okoz, különösen az olyan kontroll módszerek esetén, amelyek ezt a feltételt alapértelmezésben használják. A MARL-ben tehát az egyes ügynökök állapotait és akcióit nem lehet az egyszerű Markov modellre alapozva kezelni.

Az egyik megközelítés, amely az önálló ügynöki modellek kiterjesztését célozza a multi-agent környezetbe, az minden ügynök számára egy-egy önálló modell alkalmazása [1, 81]. Ez egyszerűsíti a modellezést, de új kihívásokat is generál. Mivel minden ügynök önállóan cselekszik, a koordinált viselkedés kialakítása nehezebbé válik. Ráadásul a számítási komplexitás is megnövekszik, és jelentősen nő a számítási költség, mivel minden ügynökre külön modellt kell alkalmazni.

A másik lehetőség a közös akciók optimalizálása, amikor a cselekvések nem egy-egy ügynökre vonatkoznak, hanem az összes ügynök által választott cselekvések vektora alkotja az akciót. Ebben az esetben, ha egy központi megközelítést alkalmazunk, az összes ügynök akcióit együttesen figyelembe véve hozhatunk döntéseket, azonban a rendszerek dimenziója exponenciálisan növekszik a résztvevő ügynökök számával. Mivel minden egyes állapot az összes ügynök állapotait is tartalmazza, és az akciók térfogata is jelentősen bővül, a tanulás és a viselkedés megértése bonyolultabbá válik.

A multi-agent credit assignment problémája akkor merül fel, amikor a közös cselekvésből származó jutalomértéket próbáljuk egyéni ügynökök között elosztani. A jutalom szétosztása nem egyszerű, és gyakran bonyolultá válik, mivel az ügynökök nem képesek pontosan meghatározni, hogy milyen mértékben járultak hozzá a globális jutalomhoz. Erre a problémára számos módszert dolgoztak ki, mint például a neurális hálózatok alkalmazása a jutalom elosztására, illetve különböző becslési technikák, mint a Shapley-értékek.

A decentralizált POMDP-k (Dec-POMDPs) a több ügynökös rendszerekre vonatkozóan, ahol az ügynökök nem rendelkeznek teljes információval a környezetükről, fontos szerepet kapnak. Az ilyen rendszerek esetén figyelembe kell venni az információmegosztás korlátait és elkerülni a teljes központosított tanulást. A decentralizált tanulás és végrehajtás egyre fontosabb szerepet kap a különböző ügynöki környezetekben, ahol a központi információk nem minden esetben állnak rendelkezésre.

Miért volt olyan vonzó Charlie Chan figura és miért sikerült neki, hogy a krimi történetek szerves részévé váljon?
Hogyan működik a fejlett kódelemzés és refaktorálás a Visual Studio 2022-ben?
Hogyan ismerjük fel a valódi kedvezményeket és kerüljük el a vásárlási csapdákat?
Hogyan alkalmazhatjuk a meta-címkézést és a megfelelő fogadási méretezést a pénzügyi modellekben?
Miért nem lehet a zöld elit egyetlen emberre építeni: Costa Rica példája