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我们从多智能体强化学习 (MARL) 的角度研究了一个双层经济系统，我们称之为马尔可夫交换经济 (MEE)。MEE 涉及一个中央计划者和一组自利的智能体。智能体的目标是形成竞争均衡 (CE)，其中每个智能体在每一步都短视地最大化自己的效用。中央计划者的目标是操纵系统以最大化社会福利，社会福利被定义为所有智能体效用的总和。在效用函数和系统动态都未知的环境中，我们建议通过 MARL 的在线和离线变体从数据中找到社会最优策略和 CE。具体而言，我们首先设计一个专门针对 MEE 的新型次优度量，这样最小化这样的度量就可以为计划者和智能体证明全局最优策略。其次，在线设置中，我们提出了一种称为 MOLM 的算法，该算法将探索的乐观原则与子博弈 CE 寻求相结合。我们的算法可以轻松结合用于处理大状态空间的一般函数逼近工具，并实现次线性遗憾。最后，我们根据悲观原则将算法调整为离线设置，并建立次优性的上限。
竞争均衡中的福利最大化
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